પૂર્વધારણા પરીક્ષણ એ બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં એક નિર્ણાયક તકનીક છે જે સંશોધકોને નમૂનાના ડેટાના આધારે વસ્તી વિશે તારણો કાઢવાની મંજૂરી આપે છે. તેમાં સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત પગલાઓની શ્રેણી સામેલ છે જે સંશોધકોને પૂર્વધારણાઓની માન્યતાનું મૂલ્યાંકન કરવામાં અને જાણકાર નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરે છે. બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સના સંદર્ભમાં, પૂર્વધારણા પરીક્ષણનો ઉપયોગ જૈવિક અને તબીબી ઘટનાઓ વિશે અનુમાન કરવા માટે થાય છે, તેની ખાતરી કરવા માટે કે સંશોધનના તારણો વિશ્વસનીય છે અને કુદરતી વિશ્વની વાસ્તવિકતાને ચોક્કસ રીતે પ્રતિબિંબિત કરે છે.
1. પૂર્વધારણાઓ ઘડવી
પૂર્વધારણા પરીક્ષણમાં પ્રથમ પગલું એ નલ અને વૈકલ્પિક પૂર્વધારણાઓને સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવાનું છે. નલ પૂર્વધારણા (H0) યથાસ્થિતિ અથવા અસરની ગેરહાજરીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જ્યારે વૈકલ્પિક પૂર્વધારણા (H1) ચોક્કસ અસર અથવા તફાવતની હાજરી સૂચવે છે. બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં, આ પૂર્વધારણાઓ ઘણીવાર વસ્તી પર સારવાર, હસ્તક્ષેપ અથવા જૈવિક પરિબળની અસર સાથે સંબંધિત હોય છે.
2. આંકડાકીય કસોટી પસંદ કરવી
પૂર્વધારણાઓ ઘડ્યા પછી, સંશોધકોએ સંશોધન પ્રશ્નની પ્રકૃતિ અને વિશ્લેષણ કરવામાં આવી રહેલા ડેટાના પ્રકારને આધારે યોગ્ય આંકડાકીય પરીક્ષણ પસંદ કરવું આવશ્યક છે. બાયોસ્ટેટિશિયનો પાસે તેમના નિકાલ પર વિવિધ પરીક્ષણો હોય છે, જેમાં ટી-ટેસ્ટ, એનોવા, ચી-સ્ક્વેર ટેસ્ટ અને રીગ્રેશન એનાલિસિસનો સમાવેશ થાય છે. આંકડાકીય કસોટીની પસંદગી ડેટા સતત છે કે સ્પષ્ટ છે, જૂથોની સંખ્યા અને ચોક્કસ સંશોધન હેતુઓ પર આધાર રાખે છે.
3. માહિતી એકત્ર કરવી અને તૈયાર કરવી
એકવાર આંકડાકીય પરીક્ષણ પસંદ થઈ જાય, સંશોધકો અભ્યાસ હેઠળની વસ્તીના પ્રતિનિધિ નમૂનામાંથી ડેટા એકત્રિત કરવા માટે આગળ વધે છે. બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં, સંશોધન સંદર્ભના આધારે ડેટા એકત્ર કરવાની પદ્ધતિઓ બદલાય છે અને તેમાં સર્વેક્ષણો, ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ, પ્રયોગશાળા પ્રયોગો અથવા નિરીક્ષણ અભ્યાસનો સમાવેશ થઈ શકે છે. તે સુનિશ્ચિત કરવું આવશ્યક છે કે એકત્રિત કરવામાં આવેલ ડેટા માન્ય, વિશ્વસનીય અને લક્ષ્ય વસ્તીની લાક્ષણિકતાઓને ચોક્કસ રીતે પ્રતિબિંબિત કરે છે.
4. આંકડાકીય કસોટી કરવી
હાથમાં ડેટા સાથે, બાયોસ્ટેટિસ્ટિઅન્સ નલ પૂર્વધારણા હેઠળ શું અપેક્ષિત હશે તેની સાથે અવલોકન કરેલ નમૂનાના પરિણામોની તુલના કરવા માટે પસંદ કરેલ આંકડાકીય પરીક્ષણ કરે છે. આ પગલામાં કસોટીના આંકડાની ગણતરી અને સંકળાયેલ સંભાવના મૂલ્ય (p-વેલ્યુ) નક્કી કરવાનો સમાવેશ થાય છે. p-મૂલ્ય એ નલ પૂર્વધારણા સાચી છે એમ ધારીને, અવલોકન કરેલા પરિણામો જેટલા આત્યંતિક પરિણામો મેળવવાની સંભાવના દર્શાવે છે.
5. તારણો દોરવા
આંકડાકીય પરીક્ષણ કર્યા પછી, સંશોધકો પૂર્વધારણાઓના સંદર્ભમાં પરિણામોનું અર્થઘટન કરે છે. જો p-મૂલ્ય પૂર્વવ્યાખ્યાયિત મહત્વના સ્તર કરતાં ઓછું હોય (ઘણી વખત (આલ્ફા) તરીકે સૂચવવામાં આવે છે), તો નલ પૂર્વધારણાને વૈકલ્પિક પૂર્વધારણાની તરફેણમાં નકારી કાઢવામાં આવે છે. આ સૂચવે છે કે અવલોકન કરાયેલ અસર આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર છે અને તકને કારણે થવાની શક્યતા નથી. વૈકલ્પિક રીતે, જો p-મૂલ્ય (આલ્ફા") કરતા વધારે હોય, તો શૂન્ય પૂર્વધારણાને નકારવામાં આવતી નથી, જે સૂચવે છે કે વૈકલ્પિક પૂર્વધારણાને સમર્થન આપવા માટે પૂરતા પુરાવા નથી.
6. તારણોનું અર્થઘટન અને જાણ કરવી
છેલ્લે, બાયોસ્ટેટિસ્ટ્સ સંશોધન પ્રશ્ન અને વ્યાપક વૈજ્ઞાનિક સંદર્ભના પ્રકાશમાં તારણોનું અર્થઘટન કરે છે. તેઓ અસરનું કદ, આત્મવિશ્વાસના અંતરાલ અને અભ્યાસમાં કોઈપણ સંભવિત મર્યાદાઓ અથવા પૂર્વગ્રહો સહિત, પૂર્વધારણા પરીક્ષણમાંથી દોરેલા તારણોની જાણ કરે છે. પારદર્શક રિપોર્ટિંગ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે તારણો બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં જ્ઞાનના મુખ્ય ભાગમાં ફાળો આપે છે અને ભવિષ્યના સંશોધન અને ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસને જાણ કરે છે.