उत्तरजीविता विश्लेषण सांख्यिकी की एक शाखा है जो समय-दर-घटना डेटा का विश्लेषण करती है, विशेष रूप से जैवसांख्यिकी के संदर्भ में। इसमें रुचि की कोई घटना घटित होने तक के समय का अध्ययन करना शामिल है। इस प्रकार के डेटा को समझने और व्याख्या करने के लिए उत्तरजीविता विश्लेषण में विभिन्न सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग किया जाता है। यह विषय समूह विभिन्न प्रकार की उत्तरजीविता विश्लेषण तकनीकों, जैसे कि कपलान-मेयर, कॉक्स आनुपातिक खतरों मॉडल, और पैरामीट्रिक उत्तरजीविता मॉडल, और जैवसांख्यिकी में उनके अनुप्रयोगों की पड़ताल करता है।
कपलान-मेयर अनुमानक
कपलान-मेयर अनुमानक, जिसे उत्पाद-सीमा अनुमानक के रूप में भी जाना जाता है, एक गैर-पैरामीट्रिक विधि है जिसका उपयोग जीवनकाल डेटा से अस्तित्व फ़ंक्शन का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। चिकित्सा और जैविक अध्ययनों में समय-दर-घटना डेटा का विश्लेषण करते समय इसका आमतौर पर उपयोग किया जाता है। सेंसर किए गए डेटा से निपटने के दौरान कपलान-मेयर अनुमानक विशेष रूप से उपयोगी होता है, जहां सभी विषयों के लिए घटना का सटीक समय नहीं देखा जाता है। देखे गए जीवित रहने के समय पर विचार करके और जानकारी को सेंसर करके, यह तकनीक समय के साथ जीवित रहने की संभावनाओं का अनुमान प्रदान करती है।
कपलान-मायर अनुमानक के लाभ:
- सेंसर किए गए डेटा को प्रभावी ढंग से संभालता है
- उत्तरजीविता कार्य का गैर-पैरामीट्रिक अनुमान प्रदान करता है
- विभिन्न समूहों के बीच उत्तरजीविता वितरण की तुलना करने के लिए उपयोगी
कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल
कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल उत्तरजीविता डेटा का विश्लेषण करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली अर्ध-पैरामीट्रिक विधि है। यह सहसंयोजकों और किसी घटना के घटित होने के खतरे के बीच संबंधों की जांच करने की अनुमति देता है। बायोस्टैटिस्टिक्स में, कॉक्स मॉडल को आमतौर पर समय-दर-घटना परिणाम पर विभिन्न कारकों के प्रभाव का आकलन करने के लिए लागू किया जाता है, जैसे कि जीवित रहने के समय पर उपचार या जोखिम कारकों का प्रभाव। मॉडल जोखिम अनुपात प्रदान करता है जो एक सहसंयोजक के विभिन्न स्तरों के लिए खतरे में सापेक्ष परिवर्तन का संकेत देता है, जबकि कई भविष्यवक्ता चर को शामिल करने की अनुमति देता है।
कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल के लाभ:
- विभिन्न सहसंयोजकों को संभालने में लचीला
- उत्तरजीविता वितरण की धारणा की आवश्यकता नहीं है
- व्याख्या के लिए जोखिम अनुपात प्रदान करता है
पैरामीट्रिक जीवन रक्षा मॉडल
पैरामीट्रिक उत्तरजीविता मॉडल जीवित रहने के समय के लिए एक विशिष्ट वितरण मानते हैं, जैसे घातीय, वेइबुल, या लॉग-सामान्य वितरण। ये मॉडल उत्तरजीविता फ़ंक्शन के रूप को निर्दिष्ट करके उत्तरजीविता डेटा मॉडलिंग के लिए अधिक प्रत्यक्ष दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। वे उत्तरजीविता वक्र के आकार और उत्तरजीविता वितरण पर सहसंयोजकों के प्रभाव के बारे में बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। पैरामीट्रिक उत्तरजीविता मॉडल तब फायदेमंद होते हैं जब जीवित रहने के समय का अंतर्निहित वितरण ज्ञात होता है या उचित रूप से माना जा सकता है, जिससे मापदंडों का अनुमान लगाया जा सकता है और भविष्य के जीवित रहने के समय के बारे में भविष्यवाणियां की जा सकती हैं।
पैरामीट्रिक जीवन रक्षा मॉडल के लाभ:
- उत्तरजीविता वितरण को स्पष्ट रूप से मॉडल करें
- भविष्य के जीवित रहने के समय की भविष्यवाणी के लिए अनुमति दें
- उत्तरजीविता वक्र के आकार पर सहसंयोजकों के प्रभाव की पहचान करने के लिए उपयोगी
निष्कर्ष में, उत्तरजीविता विश्लेषण तकनीकें जैवसांख्यिकी में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, जो चिकित्सा और जैविक अनुसंधान में समय-दर-घटना डेटा का विश्लेषण करने के लिए मूल्यवान तरीके प्रदान करती हैं। कपलान-मेयर अनुमानक, कॉक्स आनुपातिक खतरे मॉडल, और पैरामीट्रिक उत्तरजीविता मॉडल जीवित रहने के डेटा का अध्ययन करने के लिए उपलब्ध विविध उपकरणों के कुछ उदाहरण हैं। उत्तरजीविता विश्लेषण को प्रभावी ढंग से संचालित करने और जैवसांख्यिकीय अध्ययन से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए इन तकनीकों की ताकत और सीमाओं को समझना आवश्यक है।