Բժշկական հետազոտությունը հաճախ ներառում է մեծ տվյալների հետ աշխատելը, ինչը յուրահատուկ մարտահրավերներ է ներկայացնում վիճակագիրների և հետազոտողների համար: Կենսավիճակագրության ոլորտում ոչ պարամետրիկ թեստերը արժեքավոր լուծումներ են առաջարկում բժշկական հետազոտություններում տվյալների մեծ հավաքածուների վերլուծության բարդությունների համար:
Ոչ պարամետրիկ թեստերը չեն հիմնվում տվյալների բաշխման վերաբերյալ հատուկ ենթադրությունների վրա, ինչը նրանց դարձնում է լավ պիտանի մեծ տվյալների վերլուծության համար, որտեղ ավանդական պարամետրային մեթոդները կարող են չկիրառվել: Այս թեստերն անդրադառնում են այնպիսի մարտահրավերների, ինչպիսիք են շեղված բաշխումները, արտաքուստները և ոչ նորմալությունը, որոնք սովորաբար հանդիպում են բժշկական հետազոտությունների տվյալների հավաքածուներում:
Բժշկական հետազոտություններում մեծ տվյալների վերլուծության մարտահրավերները
Բժշկական հետազոտությունների մեծ տվյալները հաճախ հանդիպում են մի շարք մարտահրավերների, ներառյալ.
- Շեղ բաշխումներ. Բժշկական տվյալների հավաքածուներում շատ փոփոխականներ չեն հետևում նորմալ բաշխմանը, ինչը դժվարացնում է նորմալություն ենթադրող պարամետրային թեստերի օգտագործումը:
- Անցյալի առկայություն. Եզրակացությունները կարող են զգալիորեն ազդել վիճակագրական վերլուծությունների արդյունքների վրա և կարող են հեշտությամբ չլուծվել ավանդական պարամետրային մեթոդներով:
- Ոչ նորմալություն. բժշկական տվյալները հաճախ կարող են ցույց տալ ոչ նորմալ բաշխումներ՝ խախտելով պարամետրային թեստերի ենթադրությունները:
- Ընտրանքների մեծ չափսեր. Ավանդական պարամետրային մեթոդները կարող են լավ արդյունք չունենալ շատ մեծ նմուշների դեպքում, ինչը հանգեցնում է ոչ ճշգրիտ արդյունքների:
Ոչ պարամետրիկ թեստեր բժշկական հետազոտություններում
Ոչ պարամետրիկ թեստերը, որոնք նաև հայտնի են որպես առանց բաշխման թեստեր, այլընտրանքներ են տալիս պարամետրային թեստերին և հատկապես հարմար են բժշկական հետազոտություններում մեծ տվյալների մարտահրավերներին դիմակայելու համար: Այս թեստերն առաջարկում են հետևյալ առավելությունները.
- Ուժեղություն. ոչ պարամետրիկ թեստերն ամուր են բաշխման ենթադրությունների խախտումների համար՝ դրանք հարմարեցնելով շեղված բաշխումներով և ոչ նորմալությամբ տվյալների հավաքածուները վերլուծելու համար:
- Ճկունություն. ոչ պարամետրիկ թեստերը կարող են կիրառվել տվյալների տիպերի լայն շրջանակի վրա, ներառյալ հերթական, անվանական և շարունակական փոփոխականները՝ դրանք դարձնելով բազմակողմանի՝ վերլուծելու բժշկական հետազոտությունների տվյալների բազմազանությունը:
- Ընտրանքի չափից կախվածություն չկա. ի տարբերություն պարամետրային թեստերի, ոչ պարամետրիկ թեստերը չեն հիմնվում ընտրանքի չափի հատուկ պահանջների վրա, ինչը նրանց լավ է դարձնում մեծ տվյալների վերլուծության համար մեծ նմուշի չափերով:
Իրական աշխարհի օրինակներ
Ոչ պարամետրիկ թեստերը լայնորեն օգտագործվում են բժշկական հետազոտություններում՝ մեծ տվյալների հետ կապված մարտահրավերները լուծելու համար: Օրինակ, կլինիկական փորձարկումներում ոչ պարամետրիկ թեստեր են օգտագործվում բուժման խմբերը համեմատելու համար, երբ տվյալները չեն համապատասխանում պարամետրային թեստերի ենթադրություններին: Նմանապես, համաճարակաբանական հետազոտություններում ոչ պարամետրիկ թեստերն օգտագործվում են փոփոխականների միջև կապերը գնահատելու համար, երբ բաշխումները ոչ նորմալ են կամ երբ ընտրանքային չափերը մեծ են:
Եզրակացություն
Ոչ պարամետրիկ թեստերը վճռորոշ դեր են խաղում բժշկական հետազոտություններում մեծ տվյալների վերլուծության մարտահրավերների լուծման գործում: Իրենց կայունությամբ, ճկունությամբ և ոչ նորմալ տվյալներին ու մեծ ընտրանքային չափերին կարգավորելու ունակությամբ՝ ոչ պարամետրիկ թեստերն անփոխարինելի գործիքներ են կենսավիճակագրության ոլորտում աշխատող վիճակագիրների և հետազոտողների համար: