ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਘਟਨਾ ਵਾਪਰਨ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਇੱਕ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਘਟਨਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਬਾਰੇ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ, ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਹਟਣਾ, ਜਾਂ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਾਪਰਨ ਵਾਲੀ ਘਟਨਾ ਨਹੀਂ। ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਦੋ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ: ਸੱਜਾ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਅਤੇ ਖੱਬਾ ਸੈਂਸਰਿੰਗ।
- ਸੱਜਾ ਸੈਂਸਰਿੰਗ: ਇਹ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਰੂਪ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਘਟਨਾ ਨਹੀਂ ਆਈ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਬਚਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਘਟਨਾ ਦਾ ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਅਣਜਾਣ ਹੈ।
- ਖੱਬਾ ਸੈਂਸਰਿੰਗ: ਸੱਜੀ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦੇ ਉਲਟ, ਖੱਬੀ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਧਿਐਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਘਟਨਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਾਪਰੀ ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਸਲ ਘਟਨਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਅਣਜਾਣ ਹੈ।
ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨਾ
ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਲਈ ਲੇਖਾ ਜੋਖਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ:
ਕਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਅਨੁਮਾਨਕ
ਕੈਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਐਸਟੀਮੇਟਰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਰਵਾਈਵਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਇਵੈਂਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੇ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਘਟਨਾ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਰਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਬਚਾਅ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਚਾਅ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Cox ਅਨੁਪਾਤਕ ਖਤਰੇ ਮਾਡਲ
ਕੋਕਸ ਅਨੁਪਾਤਕ ਖਤਰਿਆਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਲਈ ਲੇਖਾ ਜੋਖਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਰਵਾਈਵਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਰਧ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਬਚਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੋਵੇਰੀਏਟਸ ਜਾਂ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਤਰੇ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਕੋਵੇਰੀਏਟ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਖਤਰੇ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਬਚਾਅ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਰਵਾਈਵਲ ਮਾਡਲ
ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਰਵਾਈਵਲ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੇਈਬੁਲ, ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ, ਅਤੇ ਲੌਗ-ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲ, ਨੂੰ ਵੀ ਸਰਵਾਈਵਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਬਚਾਅ ਦੇ ਸਮੇਂ ਬਾਰੇ ਵੰਡ ਸੰਬੰਧੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵੰਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਰਵਾਈਵਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੈਜ਼ਰਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਮੇਤ, ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਰਵਾਈਵਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਕੁਝ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਵਧੇਰੇ ਅੰਕੜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਐਡਰੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਟੁੱਟ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਰੀਜ਼ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਬਚਾਅ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਬੀਮਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਖੱਬੀ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਘਟਨਾ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ, ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦੇ ਇਸ ਰੂਪ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੱਜੇ ਅਤੇ ਖੱਬੀ ਸੈਂਸਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਅਨੁਮਾਨਕ, ਕੋਕਸ ਅਨੁਪਾਤਕ ਖਤਰੇ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਰਵਾਈਵਲ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਸੈਂਸਰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ।
}}}}।