ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਟੂਲ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਜਾਂਚ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ, ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।

ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ - ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ (H0) ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ (H1) - ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸੱਚ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

ਨਲ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ (H0)

ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਇੱਕ ਡਿਫੌਲਟ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਂ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਂ ਤਾਂ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਰੱਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਵਿਕਲਪਕ ਕਲਪਨਾ (H1)

ਵਿਕਲਪਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਉਲਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਂ ਅੰਤਰ ਹੈ. ਇਹ ਉਦੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ

ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਈ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

• ਮਹੱਤਵ ਪੱਧਰ: ਇਹ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ α ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵ ਪੱਧਰ ਲਈ ਆਮ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ 0.05, 0.01, ਅਤੇ 0.1 ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
• ਟਾਈਪ I ਗਲਤੀ: ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਟਾਈਪ I ਗਲਤੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਮਹੱਤਤਾ ਪੱਧਰ (α) ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।
• ਟਾਈਪ II ਗਲਤੀ: ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੈ। ਟਾਈਪ II ਗਲਤੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ β ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
• ਸਟੈਟਿਸਟੀਕਲ ਪਾਵਰ: ਇਹ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗਲਤ ਹੈ, (1 - β) ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਦਮ

ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਜਾਂਚ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

1. ਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਖਾਲੀ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਕ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਣਾ।
2. ਮਹੱਤਵ ਪੱਧਰ ਦੀ ਚੋਣ: ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਮਹੱਤਵ ਪੱਧਰ (α) ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ।
3. ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ: ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।
4. ਟੈਸਟ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ: ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਕਿ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਬੂਤ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।
5. ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਰਨਾ: ਜਾਂਚ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਜਾਂ p-ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਹੈ।
6. ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ: ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ।

ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਕੁਝ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰਜ ਹਨ:

• ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਲਾਜਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਨਵੇਂ ਡਾਕਟਰੀ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
• ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਬਿਮਾਰੀ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
• ਜੈਨੇਟਿਕ ਸਟੱਡੀਜ਼: ਕੇਸ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜੈਨੇਟਿਕ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ।
• ਵਾਤਾਵਰਨ ਸਿਹਤ: ਨਿਰੀਖਣ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।

ਸਿੱਟਾ

ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।