நீளமான தரவு பகுப்பாய்வில் முக்கிய அனுமானங்கள் என்ன?

நீளமான தரவு பகுப்பாய்வு என்பது உயிரியல் புள்ளியியல்களின் அடிப்படை அம்சமாகும், இது ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதியில் ஒரே பாடங்களில் இருந்து சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகளின் ஆய்வை உள்ளடக்கியது. இந்த அணுகுமுறை ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு காலப்போக்கில் மாறிகளில் ஏற்படும் மாற்றங்களை மதிப்பிடவும், சிகிச்சையின் விளைவுகளை ஆராயவும், பல்வேறு காரணிகள் மற்றும் விளைவுகளுக்கு இடையிலான உறவுகளை ஆராயவும் உதவுகிறது. இருப்பினும், நம்பகமான மற்றும் அர்த்தமுள்ள நீளமான தரவு பகுப்பாய்வைச் செய்ய, சில முக்கிய அனுமானங்கள் உறுதிப்படுத்தப்பட வேண்டும்.

அனுமானம் 1: சுதந்திரம்

சுதந்திரத்தின் அனுமானம் என்பது பாடங்களுக்குள்ளும் இடையிலும் அவதானிப்புகளின் சுதந்திரத்தைக் குறிக்கிறது. நீளமான ஆய்வுகளில், ஒரே பாடத்தில் இருந்து திரும்பத் திரும்ப எடுக்கப்பட்ட அளவீடுகள் ஒன்றுக்கொன்று தொடர்பு இல்லை என்பதை உறுதிப்படுத்துவது மிகவும் முக்கியமானது. இந்த அனுமானத்தை மீறுவது பக்கச்சார்பான மதிப்பீடுகள் மற்றும் தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். இதை நிவர்த்தி செய்ய, ஆராய்ச்சியாளர்கள் பெரும்பாலும் தரவுகளின் தொடர்புள்ள தன்மையைக் கணக்கிட கலப்பு-விளைவு மாதிரிகள் மற்றும் பொதுவான மதிப்பீட்டு சமன்பாடுகள் போன்ற புள்ளிவிவர நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

அனுமானம் 2: நேரியல்

சார்பு மற்றும் சார்பு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவு நேரியல் என்று லீனியரிட்டி கருதுகிறது. இந்த அனுமானம் பின்னடைவு மாதிரிகளில் இன்றியமையாதது, அங்கு முன்கணிப்பு மாறிகள் மற்றும் விளைவுகளுக்கு இடையிலான உறவு நேரியல் என்று கருதப்படுகிறது. நீளமான தரவு பகுப்பாய்வில், பயன்படுத்தப்படும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளின் செல்லுபடியை உறுதிசெய்ய நேர்கோட்டு அனுமானம் கவனமாக மதிப்பீடு செய்யப்பட வேண்டும். உறவு நேரியல் அல்லாததாக இருந்தால், மாறிகளின் மாற்றம் அல்லது நேரியல் அல்லாத மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவது அவசியமாக இருக்கலாம்.

அனுமானம் 3: தரவு விடுபட்டுள்ளது

இடைநீக்கங்கள், பதிலளிக்காதது அல்லது பிற காரணங்களால், நீளமான ஆய்வுகள் பெரும்பாலும் தரவு விடுபட்ட சவாலை எதிர்கொள்கின்றன. காணாமல் போன தரவு தற்செயலாக முற்றிலும் காணவில்லை, சீரற்ற முறையில் காணவில்லை அல்லது சீரற்றதாக இல்லை என்று கருதப்படுகிறது. புள்ளியியல் அனுமானங்களின் செல்லுபடியை பாதிக்கும் என்பதால், விடுபட்ட தரவு வழிமுறைகளின் அனுமானம் முக்கியமானது. நீளமான தரவு பகுப்பாய்வில் காணாமல் போன தரவின் தாக்கங்களை நிவர்த்தி செய்ய பல்வேறு கணிப்பு முறைகள் மற்றும் உணர்திறன் பகுப்பாய்வுகள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

அனுமானம் 4: ஓரினச்சேர்க்கை

ஓரினச்சேர்க்கை என்பது எச்சங்கள் அல்லது பிழைகளின் மாறுபாடு, சுயாதீன மாறிகளின் அனைத்து நிலைகளிலும் நிலையானது என்ற அனுமானத்தைக் குறிக்கிறது. நீளமான தரவு பகுப்பாய்வின் பின்னணியில், புள்ளியியல் மதிப்பீடுகளின் துல்லியம் மற்றும் கருதுகோள் சோதனைகளின் செல்லுபடியை மதிப்பிடுவதில் ஓரினச்சேர்க்கை முக்கியமானது. ஆராய்ச்சியாளர்கள் பன்முகத்தன்மையின் இருப்பை மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும் மற்றும் அனுமானம் மீறப்பட்டால் வலுவான நிலையான பிழைகள் அல்லது எடையுள்ள குறைந்தபட்ச சதுர மதிப்பீட்டைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.

அனுமானம் 5: இயல்புநிலை

சாதாரண நிலையின் அனுமானம், புள்ளியியல் மாதிரிகளில் எச்சங்களின் விநியோகம் தொடர்பானது. நீளமான தரவு பகுப்பாய்வில், நேரியல் கலப்பு-விளைவு மாதிரிகள் போன்ற அளவுரு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தும் போது இந்த அனுமானம் மிகவும் பொருத்தமானது. இயல்பிலிருந்து விலகல்கள் புள்ளிவிவர அனுமானங்களின் துல்லியத்தை பாதிக்கலாம், இது மாற்று மாதிரிகள் அல்லது மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துவதைத் தூண்டுகிறது.

அனுமானம் 6: நேரம்-மாற்றமின்மை

நேர-மாற்றமின்மை என்பது சுயாதீனமான மற்றும் சார்பு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவு காலப்போக்கில் நிலையானதாக இருக்கும் என்று கருதுகிறது. முடிவில் சுயாதீன மாறிகளின் விளைவுகள் வெவ்வேறு நேரப் புள்ளிகளில் மாறாது என்பதை இது குறிக்கிறது. உறவுகளின் ஸ்திரத்தன்மையைத் தீர்மானிப்பதற்கும் நேர-மாறும் விளைவுகளைக் கண்டறிவதற்கும் நீளமான தரவுப் பகுப்பாய்வில் நேர-மாற்றத்தின் அனுமானத்தை மதிப்பிடுவது அவசியம்.

நிஜ உலக பயன்பாடுகள்

நீளமான தரவு பகுப்பாய்வின் முக்கிய அனுமானங்கள் உயிரியலில் ஆழமான தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளன, ஏனெனில் அவை ஆராய்ச்சி கண்டுபிடிப்புகளின் செல்லுபடியாகும் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை பாதிக்கின்றன. பயோமெடிசின் மற்றும் பொது சுகாதாரத் துறையில் கடுமையான நீளமான ஆய்வுகளை மேற்கொள்வதற்கு இந்த அனுமானங்களைப் புரிந்துகொள்வதும் நிவர்த்தி செய்வதும் முக்கியமானதாகும். இந்த அனுமானங்களைக் கடைப்பிடிப்பதன் மூலமும், பொருத்தமான புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், ஆராய்ச்சியாளர்கள் நோய் முன்னேற்றம், சிகிச்சையின் செயல்திறன் மற்றும் பிற முக்கிய உடல்நலம் தொடர்பான விளைவுகளைப் பற்றிய அர்த்தமுள்ள நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம்.