ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸਰਵਾਈਵਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਵਾਂਗੇ।
ਸਰਵਾਈਵਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਢੰਗ
ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਸਰਵਾਈਵਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਟੀ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਅਣਜਾਣ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਸਰਵਾਈਵਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਬਾਰੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਧਾਰਨ ਵੰਡਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਅਨੁਮਾਨਕ
ਕੈਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਐਸਟੀਮੇਟਰ ਸਰਵਾਈਵਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟਰਿਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵੰਡ ਨੂੰ ਮੰਨੇ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਬਚਾਅ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਦੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ-ਤੋਂ-ਇਵੈਂਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨੈਲਸਨ-ਏਲਨ ਅਨੁਮਾਨਕ
ਇੱਕ ਹੋਰ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ, ਨੈਲਸਨ-ਏਲਨ ਅਨੁਮਾਨਕ, ਅਕਸਰ ਸੰਚਤ ਖਤਰੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Kaplan-Meier ਅਨੁਮਾਨਕ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਰਵਾਈਵਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਢੰਗ
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ, ਸਰਵਾਈਵਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੂਪ ਧਾਰਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਢੰਗ ਉਦੋਂ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਨਿਰਧਾਰਨ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਮੰਨੀ ਗਈ ਵੰਡ ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਵੰਡ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
Weibull ਵੰਡ
ਵੇਈਬੁਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਤਰੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵੇਈਬੁਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਅਨੁਪਾਤਕ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖ਼ਤਰੇ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲੌਗ-ਆਮ ਵੰਡ
ਲੌਗ-ਸਧਾਰਨ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਚਾਅ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਲਘੂਗਣਕ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖਤਰੇ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਜਾਂ ਘਟਦੀਆਂ ਹਨ।
ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ
ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅੰਤਰੀਵ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਚਾਅ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਬਾਰੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਖਾਸ ਵੰਡ ਸੰਬੰਧੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਤੀਜੇ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਮੰਨੀ ਗਈ ਵੰਡ ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।
ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਹਰੇਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ. ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਢੰਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਵੰਡ ਆਕਾਰਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਬਾਰੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਅੰਤਰੀਵ ਵੰਡ ਨੂੰ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਸਰਵਾਈਵਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਚਾਰ
ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਸੈਂਸਰਿੰਗ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਵੰਡ ਸੰਬੰਧੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਵਿਧੀ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਅਧੀਨ ਬਚਾਅ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।