தற்போதைய COVID-19 தொற்றுநோய், நோயின் தாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் பயனுள்ள தலையீடுகளை உருவாக்குவதற்கும் விரிவான மருத்துவ ஆய்வுகளின் அவசரத் தேவையைத் தூண்டியுள்ளது. இருப்பினும், இந்த ஆய்வுகளில் காணாமல் போன தரவு தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் விளக்கத்திற்கு குறிப்பிடத்தக்க சவால்களை ஏற்படுத்தும். இந்தக் கட்டுரையில், கோவிட்-19 மருத்துவ ஆய்வுகளில் விடுபட்ட தரவைக் கையாள்வதற்கான முக்கிய புள்ளியியல் அணுகுமுறைகளை ஆராய்வோம், விடுபட்ட தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் உயிரியல் புள்ளியியல் நுட்பங்களில் கவனம் செலுத்துவோம்.
கோவிட்-19 மருத்துவ ஆய்வுகளில் விடுபட்ட தரவுகளைப் புரிந்துகொள்வது
விடுபட்ட தரவு என்பது சேகரிக்கப்படும் என எதிர்பார்க்கப்படும் அளவீடுகள் அல்லது அவதானிப்புகள் இல்லாததைக் குறிக்கிறது. கோவிட்-19 மருத்துவ ஆய்வுகளின் பின்னணியில், நோயாளியின் இணக்கமின்மை, பின்தொடர்வதில் இழப்பு அல்லது போதுமான தரவு சேகரிப்பு செயல்முறைகள் உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணங்களால் தரவு விடுபட்டிருக்கலாம். ஆய்வுக் கண்டுபிடிப்புகளின் ஒருமைப்பாடு மற்றும் செல்லுபடியாகும் தன்மையைப் பராமரிக்க, விடுபட்ட தரவை திறம்பட நிவர்த்தி செய்வது அவசியம்.
விடுபட்ட தரவுகளின் வகைகள்
புள்ளிவிவர அணுகுமுறைகளை ஆராய்வதற்கு முன், பல்வேறு வகையான விடுபட்ட தரவுகளைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். மூன்று முதன்மை வகைகள்:
- ரேண்டமில் முழுமையாகக் காணவில்லை (MCAR): காணப்பட்ட அல்லது கவனிக்கப்படாத மாறிகளுடன் காணாமல் போனது தொடர்பில்லாதது.
- ரேண்டமில் மிஸ்ஸிங் (MAR): காணாமல் போனது கவனிக்கப்பட்ட மாறிகளுடன் தொடர்புடையது ஆனால் விடுபட்ட மதிப்புகளுடன் அல்ல.
- ரேண்டத்தில் இல்லை (MNAR): காணப்பட்ட மாறிகளைக் கருத்தில் கொண்ட பிறகும், காணாமல் போன மதிப்புகள் காணாமல் போன மதிப்புகளுடன் தொடர்புடையது.
விடுபட்ட தரவைக் கையாள்வதற்கான புள்ளியியல் அணுகுமுறைகள்
1. முழுமையான வழக்கு பகுப்பாய்வு (CCA)
CCA ஆனது ஆர்வமுள்ள அனைத்து மாறிகளுக்கும் முழுமையான தரவுகளுடன் கூடிய வழக்குகளை மட்டுமே பயன்படுத்துகிறது. நேரடியானதாக இருந்தாலும், காணாமல் போன தரவு முற்றிலும் சீரற்றதாக இல்லாவிட்டால், CCA ஒரு சார்பு முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும், ஏனெனில் அது முக்கியமான அவதானிப்புகளை விலக்கலாம்.
2. ஒற்றை இம்ப்யூடேஷன் முறைகள்
ஒற்றை கணக்கீட்டு முறைகள் ஒவ்வொரு காணாமல் போன மதிப்பையும் ஒரு கணக்கிடப்பட்ட மதிப்புடன் மாற்றுவதை உள்ளடக்கியது. பொதுவான உத்திகளில் சராசரி கணிப்பு, இடைநிலை கணிப்பு மற்றும் பின்னடைவு கணிப்பு ஆகியவை அடங்கும். இருப்பினும், இந்த முறைகள் கணக்கிடப்பட்ட மதிப்புகளுடன் தொடர்புடைய நிச்சயமற்ற தன்மையை புறக்கணித்து, தரவு மாறுபாட்டை குறைத்து மதிப்பிடலாம்.
3. மல்டிபிள் இம்ப்யூடேஷன் (எம்ஐ)
MI பல கணக்கிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குகிறது, இது கணக்கிடப்பட்ட மதிப்புகளுடன் தொடர்புடைய நிச்சயமற்ற தன்மையை ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது. வெவ்வேறு கணக்கிடப்பட்ட மதிப்புகளுடன் பல முழுமையான தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குவது மற்றும் ஒட்டுமொத்த மதிப்பீடுகள் மற்றும் நிலையான பிழைகளைப் பெற முடிவுகளை இணைப்பதற்கு முன் ஒவ்வொரு தரவுத்தொகுப்பையும் தனித்தனியாக பகுப்பாய்வு செய்வதும் இதில் அடங்கும்.
4. அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு மதிப்பீடு (MLE)
MLE என்பது ஒரு புள்ளிவிவர முறையாகும், இது சாத்தியக்கூறு செயல்பாட்டின் அடிப்படையில் மாதிரி அளவுருக்களை மதிப்பிடுகிறது. நிகழ்தகவு செயல்பாட்டை அதிகப்படுத்துவதன் மூலம், காணாமல் போன தரவு பொறிமுறையை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வதன் மூலமும், பக்கச்சார்பற்ற மதிப்பீடுகளைப் பெறுவதற்கு கிடைக்கக்கூடிய அனைத்து தகவல்களையும் இணைப்பதன் மூலமும் காணாமல் போன தரவைக் கையாள இது பயன்படுத்தப்படலாம்.
5. பேட்டர்ன் கலவை மாதிரிகள்
பேட்டர்ன் கலவை மாதிரிகள் பல்வேறு விடுபட்ட தரவு வழிமுறைகளை இணைக்க அனுமதிக்கின்றன மற்றும் ஆய்வு முடிவுகளில் விடுபட்ட தரவுகளின் தாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வதற்கான கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன. இந்த மாதிரிகள் காணாமல் போனதன் அடிப்படை வடிவங்களைப் படம்பிடித்து, ஆய்வுக் கண்டுபிடிப்புகளின் வலிமையை மதிப்பிடுவதற்கு உணர்திறன் பகுப்பாய்வுகளை அனுமதிக்கின்றன.
சவால்கள் மற்றும் பரிசீலனைகள்
COVID-19 மருத்துவ ஆய்வுகளில் விடுபட்ட தரவுகளைக் கையாள்வதற்கான புள்ளிவிவர அணுகுமுறைகளை செயல்படுத்தும்போது, பல சவால்கள் மற்றும் பரிசீலனைகள் கவனிக்கப்பட வேண்டும்:
- விடுபட்ட தரவு பொறிமுறை: சரியான புள்ளிவிவர அணுகுமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு, காணாமல் போனதன் தன்மையைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியமானது.
- உணர்திறன் பகுப்பாய்வு: தவறான தரவுகளின் முன்னிலையில் முடிவுகளின் வலிமையை மதிப்பிடுவதற்கு உணர்திறன் பகுப்பாய்வுகளை நடத்துவது சரியான முடிவுகளை எடுப்பதற்கு அவசியம்.
- வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் அறிக்கையிடல்: விடுபட்ட தரவு கையாளுதல் முறைகள் மற்றும் ஆய்வு முடிவுகளில் அவற்றின் தாக்கம் ஆகியவற்றின் வெளிப்படையான அறிக்கையிடல் கண்டுபிடிப்புகளின் விளக்கம் மற்றும் மறுஉருவாக்கம் ஆகியவற்றை மேம்படுத்துவதற்கு அவசியம்.
முடிவுரை
விடுபட்ட தரவை திறம்பட கையாள்வது, COVID-19 மருத்துவ ஆய்வுகளில் கண்டுபிடிப்புகளின் செல்லுபடியாகும் தன்மை மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்கு முக்கியமானது. விடுபட்ட தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் உயிரியல் புள்ளியியல் ஆகியவற்றிற்குள் மேம்பட்ட புள்ளிவிவர அணுகுமுறைகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் காணாமல் போன தரவின் தாக்கத்தை குறைக்கலாம் மற்றும் உருவாக்கப்பட்ட ஆதாரங்களின் தரத்தை மேம்படுத்தலாம். தொற்றுநோய் தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், கோவிட்-19 பற்றிய நமது புரிதலை மேம்படுத்துவதற்கும், ஆதாரம் சார்ந்த தலையீடுகளை வழிநடத்துவதற்கும் வலுவான புள்ளிவிவர முறைகளின் பயன்பாடு முக்கியமானதாக இருக்கும்.