பவர் மற்றும் மாதிரி அளவு கணக்கீடு மருத்துவ ஆராய்ச்சியில் உயிரியல் புள்ளியியல் முக்கிய கூறுகள் ஆகும். துல்லியமான ஆராய்ச்சி முடிவுகளுக்கு இந்தக் கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்வதும் பொதுவான தவறான எண்ணங்களை நீக்குவதும் அவசியம்.
தவறான கருத்து 1: மாதிரி அளவு சக்தியை பாதிக்காது
மிகவும் பொதுவான தவறான கருத்துகளில் ஒன்று, மாதிரி அளவு மூலம் சக்தி பாதிக்கப்படாது. உண்மையில், ஒரு ஆய்வின் புள்ளிவிவர சக்தி நேரடியாக மாதிரி அளவைப் பொறுத்தது. பெரிய மாதிரி அளவுகள் உண்மையான விளைவுகளைக் கண்டறிய அதிக வாய்ப்புள்ளது, இதன் மூலம் ஆய்வின் சக்தி அதிகரிக்கும்.
தவறான கருத்து 2: அனைத்து ஆய்வுகளுக்கும் சக்தி சமமாக முக்கியமானது
மற்றொரு பொதுவான தவறான புரிதல் என்னவென்றால், அனைத்து வகையான ஆய்வுகளிலும் அதிகாரம் ஒரே முக்கியத்துவத்தை கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், ஆய்வு வடிவமைப்பு மற்றும் நோக்கங்களைப் பொறுத்து அதிகாரத்தின் முக்கியத்துவம் மாறுபடும். உதாரணமாக, கருதுகோள்களை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஆய்வு ஆய்வுகள் புள்ளிவிவர சக்தியை விட விளைவு அளவு மதிப்பீட்டிற்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம்.
தவறான கருத்து 3: சக்தி என்பது விளைவு அளவு அளவைக் குறிக்கிறது
ஒரு ஆய்வின் சக்தி நேரடியாக விளைவு அளவின் அளவை பிரதிபலிக்கிறது என்று சில ஆராய்ச்சியாளர்கள் தவறாக நம்புகின்றனர். விளைவு அளவினால் சக்தி பாதிக்கப்படும் போது, அது விளைவின் அளவின் நேரடி அளவை வழங்காது. ஆய்வு முடிவுகளைத் துல்லியமாக விளக்குவதற்கு இந்தக் கருத்துக்களைப் பிரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது.
தவறான கருத்து 4: மாதிரி அளவைக் கணக்கிடுவது நேரடியானது
மாதிரி அளவு கணக்கீடு ஒரு எளிய மற்றும் நேரடியான செயல்முறை என்று ஒரு பொதுவான நம்பிக்கை உள்ளது. உண்மையில், இது விரும்பிய சக்தி, விளைவு அளவு, முக்கியத்துவம் நிலை மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் தேய்வு விகிதங்கள் போன்ற காரணிகளை உன்னிப்பாகக் கருத்தில் கொண்டது. இந்த நுணுக்கங்களைக் கணக்கிடத் தவறினால், போதுமான மாதிரி அளவுகள் மற்றும் சமரசம் செய்யப்பட்ட ஆராய்ச்சி செல்லுபடியாகும்.
பயோஸ்டாடிஸ்டிக்ஸ் பயன்படுத்தி தவறான எண்ணங்களை நீக்குதல்
பயோஸ்டாடிஸ்டிக்ஸின் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இந்த தவறான எண்ணங்களை திறம்பட நீக்க முடியும். புள்ளிவிவர சக்தி, மாதிரி அளவு கணக்கீடுகள் மற்றும் ஆராய்ச்சி வடிவமைப்பில் அவற்றின் தாக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்கள் கண்டுபிடிப்புகளின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த முடியும். மருத்துவத் துறையில் சான்றுகள் அடிப்படையிலான முடிவெடுப்பதை ஊக்குவிப்பதில் உயிரியல் புள்ளியியல் உதவிகள்.