సర్వైవల్ అనాలిసిస్ అనేది ఆసక్తి కలిగించే సంఘటన జరిగే వరకు సమయాన్ని విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించే గణాంక పద్ధతి. ఇది సాధారణంగా బయోస్టాటిస్టిక్స్‌లో మరణం వరకు సమయం, పునరాగమనం లేదా క్లినికల్ ట్రయల్స్ మరియు ఎపిడెమియోలాజికల్ స్టడీస్‌లో రికవరీ వంటి టైమ్-టు-ఈవెంట్ డేటాను అధ్యయనం చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. డేటా నుండి చెల్లుబాటు అయ్యే అనుమితులు చేయడానికి పరిశోధకులు మరియు గణాంకవేత్తలకు మనుగడ విశ్లేషణ యొక్క సూత్రాలు మరియు అంచనాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం.
సర్వైవల్ విశ్లేషణ యొక్క సూత్రాలు
సర్వైవల్ విశ్లేషణ దాని గణాంక పద్ధతులు మరియు వివరణల ఆధారంగా అనేక కీలక సూత్రాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ సూత్రాలు ఉన్నాయి:
- సెన్సార్ చేయడం: సర్వే ముగిసే సమయానికి కొంతమంది వ్యక్తులకు ఆసక్తి కలిగించే సంఘటన జరగని చోట, సర్వైవల్ విశ్లేషణ సెన్సార్‌కి కారణమవుతుంది. ఇది ఫాలో-అప్‌లో నష్టం లేదా అధ్యయనం ముగింపు కారణంగా కావచ్చు. మనుగడ విశ్లేషణలో సెన్సార్ అనేది ఒక ముఖ్యమైన అంశం మరియు గణాంక విశ్లేషణలో తగిన విధంగా పరిష్కరించబడాలి.
- టైమ్-టు-ఈవెంట్ డేటా: సర్వైవల్ అనాలిసిస్ యొక్క ప్రాథమిక భావన అనేది టైమ్-టు-ఈవెంట్ డేటా యొక్క విశ్లేషణ. ఇది ఒక సంఘటన జరిగే వరకు సమయంపై దృష్టి పెడుతుంది మరియు సమయం మరియు ఆసక్తి యొక్క కోవేరియేట్‌ల మధ్య సంబంధాన్ని పరిశీలిస్తుంది.
- విపత్తు ఫంక్షన్: వ్యక్తి ఆ సమయం వరకు జీవించి ఉన్నందున, నిర్దిష్ట సమయంలో ఆసక్తి ఉన్న సంఘటన యొక్క తక్షణ రేటును విపత్తు ఫంక్షన్ వివరిస్తుంది. మనుగడ విశ్లేషణలో ఇది ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు వివిధ సమయ బిందువులలో ఈవెంట్‌ను అనుభవించే ప్రమాదం గురించి అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
- సర్వైవల్ ఫంక్షన్: సర్వైవల్ ఫంక్షన్, తరచుగా S(t)గా సూచించబడుతుంది, సమయం t దాటి జీవించే సంభావ్యతను సూచిస్తుంది. మనుగడ విశ్లేషణలో ఇది ఒక కేంద్ర భావన మరియు వివిధ సమయ బిందువులలో మనుగడ సంభావ్యతను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
సర్వైవల్ విశ్లేషణ యొక్క అంచనాలు
సర్వైవల్ విశ్లేషణ గణాంక అనుమితుల యొక్క ప్రామాణికతను నిర్ధారించడానికి కొన్ని అంచనాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ అంచనాలు ఉన్నాయి:
- నాన్-ఇన్ఫర్మేటివ్ సెన్సార్: సెన్సార్ అనేది ఇన్ఫర్మేటివ్ కానిది, అంటే సెన్సార్ చేయబడిన సబ్జెక్ట్‌కు సంబంధించిన ఈవెంట్ యొక్క సంఘటన (లేదా జరగనిది) లేకుంటే ఆ ఈవెంట్ ఎప్పుడు జరిగేది అనే దాని గురించి ఎటువంటి సమాచారం అందించకూడదు అనేది కీలకమైన అంచనాలలో ఒకటి. సెన్సార్ చేయబడింది. ఈ ఊహ యొక్క ఉల్లంఘన పక్షపాత ఫలితాలకు దారి తీస్తుంది.
- స్వతంత్ర సెన్సార్: మరొక ఊహ సెన్సార్ యొక్క స్వతంత్రం, ఇక్కడ వేర్వేరు వ్యక్తుల సెన్సార్ సమయాలు ఒకదానికొకటి స్వతంత్రంగా భావించబడతాయి. మనుగడ విశ్లేషణలో గణాంక పద్ధతుల యొక్క ప్రామాణికతకు ఈ ఊహ చాలా కీలకం.
- అనుపాత ప్రమాదాలు: వివిధ సమూహాలు లేదా కోవేరియేట్‌ల ప్రమాదకర విధులు కాలక్రమేణా అనులోమానుపాతంలో ఉంటాయని అనుపాత ప్రమాదాల ఊహ సూచిస్తుంది. కాక్స్ ప్రొపోర్షనల్ హజార్డ్స్ మోడల్‌కు ఈ ఊహ చాలా అవసరం, మనుగడ విశ్లేషణలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే పద్ధతి. ఈ ఊహ యొక్క ఉల్లంఘన మనుగడపై కోవేరియేట్‌ల అంచనా ప్రభావాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది.
- నిరంతర సమయం: సర్వైవల్ విశ్లేషణ సమయం వివిక్త విరామాల కంటే నిరంతర స్థాయిలో కొలవబడుతుందని ఊహిస్తుంది. ఈ ఊహ సమయం మరియు ఆసక్తి సంఘటనల మధ్య సంబంధాన్ని మరింత ఖచ్చితమైన మోడలింగ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
బయోస్టాటిస్టిక్స్‌లో అప్లికేషన్
బయోస్టాటిస్టిక్స్ రంగంలో, వివిధ ఆరోగ్య సంబంధిత ఫలితాలు మరియు సంఘటనలను అధ్యయనం చేయడంలో మనుగడ విశ్లేషణ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది వర్తించబడుతుంది:
- క్లినికల్ ట్రయల్స్: పునఃస్థితి, పురోగతి లేదా మరణం వంటి నిర్దిష్ట సంఘటన సంభవించే వరకు సమయాన్ని విశ్లేషించడం ద్వారా వైద్య చికిత్సలు మరియు జోక్యాల యొక్క సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి సర్వైవల్ విశ్లేషణ ఉపయోగించబడుతుంది.
- ఎపిడెమియోలాజికల్ స్టడీస్: ఎపిడెమియాలజిస్ట్‌లు వ్యాధుల ప్రారంభం, పరిస్థితుల పురోగతి లేదా జనాభా-ఆధారిత అధ్యయనాలలో కొన్ని ఫలితాల సంభవించే వరకు సమయాన్ని పరిశోధించడానికి మనుగడ విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తారు.
- పబ్లిక్ హెల్త్ రీసెర్చ్: సర్వైవల్ అనాలిసిస్ ప్రజారోగ్య పరిశోధనలో రికవరీ సమయం, వ్యాధి-రహిత మనుగడ వ్యవధి మరియు నివారణ జోక్యాలు మరియు ఆరోగ్య ప్రమోషన్ ప్రోగ్రామ్‌ల సందర్భంలో ఇతర సంబంధిత ముగింపు పాయింట్లను విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
బయోస్టాటిస్టిక్స్ రంగంలో బయోస్టాటిస్టిక్స్ మరియు పరిశోధకులు సమయం నుండి ఈవెంట్ ఫలితాలను ప్రభావితం చేసే కారకాలపై అంతర్దృష్టులను పొందడానికి మరియు వైద్య మరియు ప్రజారోగ్య జోక్యాల గురించి సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మనుగడ విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తారు.