સર્વાઇવલ એનાલિસિસ એ આંકડાઓની શાખા છે જેનો ઉપયોગ બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં સમયથી ઘટનાના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થાય છે. તેમાં રસની ઘટના બને ત્યાં સુધીના સમયનો અભ્યાસ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. કોઈપણ આંકડાકીય પદ્ધતિની જેમ, જીવન ટકાવી રાખવાનું વિશ્લેષણ અનેક મુખ્ય ધારણાઓ પર આધારિત હોય છે, અને પરિણામોની વિશ્વસનીયતા અને માન્યતાની ખાતરી કરવા માટે આ ધારણાઓને ચકાસવી મહત્વપૂર્ણ છે.
સર્વાઇવલ એનાલિસિસમાં મુખ્ય ધારણાઓ
અસ્તિત્વના વિશ્લેષણમાં ઘણી મુખ્ય ધારણાઓ છે જે પરિણામોના સચોટ અર્થઘટન માટે જરૂરી છે:
- બિન-માહિતીપ્રદ સેન્સરિંગ: આ ધારણા સૂચવે છે કે ઘટના બનવાની અથવા સેન્સર થવાની સંભાવના સાચી ઘટના સમય સાથે સંબંધિત નથી. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, સેન્સરિંગ પ્રક્રિયા ઘટનાના સમય દ્વારા પ્રભાવિત થવી જોઈએ નહીં.
- સર્વાઈવલ ફંક્શન: સર્વાઈવલ ફંક્શન એ સંભાવનાને રજૂ કરે છે કે કોઈ વિષય ચોક્કસ સમય પછી ટકી રહેશે. એવું માનવામાં આવે છે કે સર્વાઇવલ ફંક્શન એ સમયનું ઘટતું કાર્ય છે, જેનો અર્થ છે કે સમય જતાં ટકી રહેવાની સંભાવના ઘટતી જાય છે.
- સેન્સરિંગની સ્વતંત્રતા: આ ધારણા જણાવે છે કે સેન્સરિંગનો સમય અસ્તિત્વના સમયથી સ્વતંત્ર હોવો જોઈએ. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, સેન્સરિંગનું કારણ અસ્તિત્વના અંતર્ગત સમય સાથે સંબંધિત ન હોવું જોઈએ.
- પ્રમાણસર જોખમો: આ ધારણા કોક્સ પ્રમાણસર જોખમો મોડેલ માટે વિશિષ્ટ છે અને સૂચવે છે કે કોઈપણ બે વ્યક્તિઓ માટે જોખમ દર દરેક સમયે પ્રમાણસર હોય છે. જો આ ધારણા ધારણ કરે છે, તો કોક્સ પ્રમાણસર જોખમો મોડેલનો ઉપયોગ અસ્તિત્વના સમય પર કોવેરીએટ્સની અસરોનો અંદાજ કાઢવા માટે કરી શકાય છે.
મુખ્ય ધારણાઓનું પરીક્ષણ
એકવાર આ ચાવીરૂપ ધારણાઓ થઈ જાય, તે ડેટાસેટમાં સાચી છે કે કેમ તે ચકાસવા માટે તેનું પરીક્ષણ કરવું હિતાવહ બની જાય છે. આ ધારણાઓને ચકાસવા માટે ઘણી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે:
- કેપલાન-મીયર કર્વ્સ: આનો ઉપયોગ ઘટતા અસ્તિત્વ કાર્યની ધારણાને દૃષ્ટિની રીતે આકારણી કરવા માટે થાય છે. કેપલાન-મીયર વક્ર સમયની સામે અસ્તિત્વની સંભાવનાને કાવતરું કરે છે અને તે નિર્ધારિત કરવામાં મદદ કરી શકે છે કે ઘટી રહેલા અસ્તિત્વ કાર્યની ધારણા ધરાવે છે કે નહીં.
- કોક્સ-સ્નેલ અવશેષો: આ અવશેષોનો ઉપયોગ પ્રમાણસર જોખમોની ધારણાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે. લોગ-ટાઇમ વિરુદ્ધ કોક્સ-સ્નેલ અવશેષોના પ્લોટ પર સીધી રેખામાંથી વિચલન પ્રમાણસર જોખમોની ધારણાનું ઉલ્લંઘન સૂચવે છે.
- લોગ-રેન્ક ટેસ્ટ: આ પરીક્ષણનો ઉપયોગ વિવિધ જૂથો માટે સર્વાઇવલ કર્વ્સની સમાનતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે. બે અથવા વધુ જૂથોની સરખામણી કરતી વખતે, નોંધપાત્ર પરિણામ બિન-માહિતીપ્રદ સેન્સરિંગની ધારણાનું ઉલ્લંઘન સૂચવે છે.
- શોએનફેલ્ડ અવશેષો: આ અવશેષોનો ઉપયોગ કોક્સ પ્રમાણસર જોખમો મોડેલમાં પ્રમાણસરતાની ધારણાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે. જો સમય જતાં શોએનફેલ્ડ અવશેષોમાં કોઈ પેટર્ન હોય, તો તે પ્રમાણસરતાની ધારણાના ઉલ્લંઘનને સૂચવે છે.
બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં પ્રાયોગિક એપ્લિકેશન્સ
સર્વાઇવલ વિશ્લેષણમાં બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં વ્યાપક એપ્લિકેશન છે, ખાસ કરીને ક્લિનિકલ ટ્રાયલ ડેટા, રોગચાળાના અભ્યાસો અને તબીબી સંશોધનના વિશ્લેષણમાં. મુખ્ય ધારણાઓને સમજીને અને તેનું કઠોરતાથી પરીક્ષણ કરીને, સંશોધકો તેમના તારણોની માન્યતાની ખાતરી કરી શકે છે અને ઘટનાના પરિણામોના સમય વિશે ચોક્કસ અનુમાન કરી શકે છે.
નિષ્કર્ષમાં, સર્વાઇવલ વિશ્લેષણ અનેક મુખ્ય ધારણાઓ પર આધાર રાખે છે, અને પરિણામોની માન્યતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે આ ધારણાઓનું પરીક્ષણ કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. વિવિધ આંકડાકીય પદ્ધતિઓ અને તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને, સંશોધકો ધારણાઓ સાચી છે કે કેમ તે ચકાસી શકે છે અને બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં જાણકાર નિર્ણયો લેવા માટે તારણો લાગુ કરી શકે છે.