सर्व्हायव्हल विश्लेषण ही एक सांख्यिकीय पद्धत आहे जी स्वारस्यपूर्ण घटना घडेपर्यंत वेळेचे विश्लेषण करण्यासाठी वापरली जाते. हे सामान्यतः बायोस्टॅटिस्टिक्समध्ये वेळ-टू-इव्हेंट डेटाचा अभ्यास करण्यासाठी वापरले जाते, जसे की मृत्यूपर्यंतचा वेळ, पुन्हा पडणे किंवा क्लिनिकल चाचण्या आणि महामारीविषयक अभ्यासांमध्ये पुनर्प्राप्ती. डेटामधून वैध निष्कर्ष काढण्यासाठी संशोधक आणि सांख्यिकीशास्त्रज्ञांसाठी अस्तित्व विश्लेषणाची तत्त्वे आणि गृहीतके समजून घेणे महत्वाचे आहे.
जगण्याच्या विश्लेषणाची तत्त्वे
सर्व्हायव्हल विश्लेषण हे अनेक मुख्य तत्त्वांवर आधारित आहे जे त्याच्या सांख्यिकीय पद्धती आणि अर्थ लावतात. या तत्त्वांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- सेन्सॉरिंग: सर्व्हायव्हल ॲनालिसिस हे सेन्सॉरिंगसाठी खाते आहे, जिथे अभ्यासाच्या शेवटी काही व्यक्तींसाठी स्वारस्यपूर्ण घटना घडली नाही. हे फॉलो-अप किंवा अभ्यासाच्या समाप्तीमुळे होणारे नुकसान असू शकते. सेन्सॉरिंग हा सर्व्हायव्हल ॲनालिसिसमधील महत्त्वाचा विचार आहे आणि सांख्यिकीय विश्लेषणामध्ये योग्यरित्या संबोधित करणे आवश्यक आहे.
- टाइम-टू-इव्हेंट डेटा: सर्व्हायव्हल ॲनालिसिसची मूलभूत संकल्पना म्हणजे टाइम-टू-इव्हेंट डेटाचे विश्लेषण. ते घटना घडेपर्यंत वेळेवर लक्ष केंद्रित करते आणि वेळ आणि स्वारस्य असलेल्या सहसंबंधांचे परीक्षण करते.
- धोक्याचे कार्य: धोक्याचे कार्य विशिष्ट वेळी व्याजाच्या घटनेच्या तात्काळ दराचे वर्णन करते, कारण ती व्यक्ती त्या वेळेपर्यंत जगली आहे. जगण्याच्या विश्लेषणामध्ये ही एक मूलभूत संकल्पना आहे आणि वेगवेगळ्या वेळेच्या बिंदूंवर घटना अनुभवण्याच्या जोखमीबद्दल अंतर्दृष्टी प्रदान करते.
- सर्व्हायव्हल फंक्शन: सर्व्हायव्हल फंक्शन, बहुतेक वेळा S(t) म्हणून दर्शविले जाते, ते वेळेच्या पुढे टिकून राहण्याची संभाव्यता दर्शवते. सर्व्हायव्हल ॲनालिसिसमधील ही एक मध्यवर्ती संकल्पना आहे आणि ती वेगवेगळ्या वेळेच्या बिंदूंवर जगण्याच्या संभाव्यतेचा अंदाज घेण्यासाठी वापरली जाते.
सर्व्हायव्हल विश्लेषणाची गृहीतके
सांख्यिकीय निष्कर्षांची वैधता सुनिश्चित करण्यासाठी सर्व्हायव्हल विश्लेषण विशिष्ट गृहितकांवर अवलंबून असते. या गृहितकांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- गैर-माहितीपूर्ण सेन्सॉरिंग: मुख्य गृहीतकांपैकी एक म्हणजे सेन्सॉरिंग गैर-माहितीपूर्ण आहे, याचा अर्थ असा की सेन्सॉर केलेल्या विषयासाठी इव्हेंटची घटना (किंवा गैर-घटना) ही घटना केव्हा घडली असती याबद्दल कोणतीही माहिती देऊ नये. सेन्सॉर केले गेले. या गृहितकाचे उल्लंघन केल्याने पक्षपाती परिणाम होऊ शकतात.
- स्वतंत्र सेन्सॉरिंग: आणखी एक गृहितक म्हणजे सेन्सॉरिंगचे स्वातंत्र्य, जिथे वेगवेगळ्या व्यक्तींच्या सेन्सॉरिंग वेळा एकमेकांपासून स्वतंत्र असल्याचे गृहित धरले जाते. जगण्याच्या विश्लेषणामध्ये सांख्यिकीय पद्धतींच्या वैधतेसाठी हे गृहितक महत्त्वपूर्ण आहे.
- आनुपातिक धोके: आनुपातिक धोके गृहीत धरते की वेगवेगळ्या गटांची किंवा कोव्हेरिएट्सची धोक्याची कार्ये कालांतराने आनुपातिक असतात. कॉक्स प्रपोर्शनल हॅझर्ड्स मॉडेलसाठी हे गृहितक आवश्यक आहे, जी जगण्याच्या विश्लेषणामध्ये मोठ्या प्रमाणावर वापरली जाणारी पद्धत आहे. या गृहितकाचे उल्लंघन केल्याने जगण्यावर कोव्हेरिएट्सच्या अंदाजे परिणामांच्या अचूकतेवर परिणाम होऊ शकतो.
- सतत वेळ: सर्व्हायव्हल ॲनालिसिस असे गृहीत धरते की वेळेचे मोजमाप वेगळ्या अंतराच्या ऐवजी सतत स्केलवर केले जाते. हे गृहितक वेळ आणि स्वारस्य घटना यांच्यातील संबंधांचे अधिक अचूक मॉडेलिंग करण्यास अनुमती देते.
बायोस्टॅटिस्टिक्स मध्ये अर्ज
बायोस्टॅटिस्टिक्सच्या क्षेत्रात, विविध आरोग्य-संबंधित परिणामांचा आणि घटनांचा अभ्यास करण्यात जगण्याचे विश्लेषण महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते. हे यामध्ये लागू केले आहे:
- क्लिनिकल चाचण्या: पुनरुत्थान, प्रगती किंवा मृत्यू यासारख्या विशिष्ट घटनेच्या घटनेपर्यंतच्या वेळेचे विश्लेषण करून वैद्यकीय उपचार आणि हस्तक्षेपांच्या परिणामकारकतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी सर्व्हायव्हल विश्लेषणाचा वापर केला जातो.
- एपिडेमियोलॉजिकल स्टडीज: एपिडेमियोलॉजिस्ट लोकसंख्येवर आधारित अभ्यासांमध्ये रोग सुरू होईपर्यंत, परिस्थितीची प्रगती किंवा विशिष्ट परिणामांच्या घटनेची तपासणी करण्यासाठी जगण्याची विश्लेषणे वापरतात.
- सार्वजनिक आरोग्य संशोधन: बचावात्मक हस्तक्षेप आणि आरोग्य संवर्धन कार्यक्रमांच्या संदर्भात पुनर्प्राप्तीसाठी लागणारा वेळ, रोगमुक्त जगण्याचा कालावधी आणि इतर संबंधित अंतिम बिंदूंचे विश्लेषण करण्यासाठी सार्वजनिक आरोग्य संशोधनामध्ये सर्व्हायव्हल विश्लेषणाचा वापर केला जातो.
बायोस्टॅटिस्टिक्सच्या क्षेत्रातील बायोस्टॅटिस्टिस्ट आणि संशोधक वेळ-टू-इव्हेंट परिणामांवर परिणाम करणाऱ्या घटकांची अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी आणि क्लिनिकल आणि सार्वजनिक आरोग्य हस्तक्षेपांबद्दल माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी जगण्याच्या विश्लेषणाचा वापर करतात.