Z-factor
জেড-ফ্যাক্টর হল পরিসংখ্যানগত প্রভাবের আকারের একটি পরিমাপ। এটি উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিংয়ে ব্যবহারের জন্য প্রস্তাব করা হয়েছে (যেখানে এটি জেড-প্রাইম নামেও পরিচিত), এবং সাধারণত একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার প্রতিক্রিয়া আরও মনোযোগ দেওয়ার জন্য যথেষ্ট বড় কিনা তা বিচার করার জন্য জেড 'হিসাবে লেখা হয়। পটভূমি উচ্চ-থ্রুপুট পর্দায়, পরীক্ষকরা প্রায়শই অজানা নমুনার একক পরিমাপের একটি বড় সংখ্যাকে (লক্ষ লক্ষ থেকে লক্ষ লক্ষ) ইতিবাচক এবং নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণ নমুনার সাথে তুলনা করেন। পরীক্ষামূলক অবস্থা এবং পরিমাপের নির্দিষ্ট পছন্দকে অ্যাসে বলা হয়। বড় পর্দা সময় এবং সম্পদের দিক থেকে ব্যয়বহুল। অতএব, একটি বড় পর্দা শুরু করার আগে, একটি পরীক্ষার গুণমান মূল্যায়ন করার জন্য ছোট পরীক্ষা (বা পাইলট) পর্দা ব্যবহার করা হয়, এটি একটি উচ্চ-থ্রুপুট সেটিংসে কার্যকর হবে কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করার প্রয়াসে। জেড-ফ্যাক্টর হল একটি পূর্ণ-স্কেল, উচ্চ-থ্রুপুট পর্দায় ব্যবহারের জন্য একটি নির্দিষ্ট মূল্যায়নের উপযুক্ততা পরিমাপ করার একটি প্রচেষ্টা। সংজ্ঞা জেড-ফ্যাক্টরকে চারটি প্যারামিটারের পরিপ্রেক্ষিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছেঃ ধনাত্মক (পি) এবং ঋণাত্মক (এন) নিয়ন্ত্রণ (,, এবং,) উভয়ের মাধ্যম () এবং মানক বিচ্যুতি ()। এই মানগুলির পরিপ্রেক্ষিতে, জেড-ফ্যাক্টরকে এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছেঃ বাস্তবে, জেড-ফ্যাক্টরকে নমুনা মাধ্যম এবং নমুনা মানক বিচ্যুতি থেকে অনুমান করা হয় ব্যাখ্যা জেড-ফ্যাক্টরের জন্য নিম্নলিখিত ব্যাখ্যাগুলি থেকে নেওয়া হয়েছেঃ লক্ষ্য করুন যে বিভিন্ন ধরনের পরীক্ষার মান দ্বারা, একটি শূন্য জেড-ফ্যাক্টর উপরে প্রস্তাবিত সীমানা রেখার অনুপযোগী ফলাফলের পরিবর্তে একটি বড় প্রভাবের আকারের পরামর্শ দেবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি σp = σn = 1 হয়, তাহলে μp = 6 এবং μn = 0 একটি শূন্য Z-ফ্যাক্টর দেয়। কিন্তু এই পরামিতিগুলির সাথে সাধারণভাবে বিতরণকৃত তথ্যের জন্য, ধনাত্মক নিয়ন্ত্রণ মান ঋণাত্মক নিয়ন্ত্রণ মানের চেয়ে কম হওয়ার সম্ভাবনা 105-এর মধ্যে 1-এর চেয়ে কম। প্রচুর সংখ্যক পরীক্ষার কারণে উচ্চ থ্রুপুট স্ক্রিনিংয়ে চরম রক্ষণশীলতা ব্যবহার করা হয়। সীমাবদ্ধতা জেড-ফ্যাক্টরের সংজ্ঞায় ধ্রুবক ফ্যাক্টর 3 স্বাভাবিক বন্টন দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়, যার জন্য 99 শতাংশেরও বেশি মান গড়ের 3টি মানক বিচ্যুতির মধ্যে ঘটে। যদি তথ্য একটি দৃঢ় অ-স্বাভাবিক বন্টন অনুসরণ করে, রেফারেন্স পয়েন্ট (যেমন। একটি ঋণাত্মক মানের অর্থ) বিভ্রান্তিকর হতে পারে। আরেকটি সমস্যা হল যে গড় এবং মানক বিচ্যুতির স্বাভাবিক অনুমানগুলি শক্তিশালী নয়; সেই অনুযায়ী উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিং সম্প্রদায়ের অনেক ব্যবহারকারী "শক্তিশালী জেড-প্রাইম" পছন্দ করেন যা গড়ের জন্য মধ্যমা এবং মানক বিচ্যুতির জন্য মধ্যমা পরম বিচ্যুতি প্রতিস্থাপন করে। ইতিবাচক বা নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণের চরম মানগুলি (আউটলায়ার) জেড-ফ্যাক্টরকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করতে পারে, সম্ভাব্যভাবে একটি আপাতদৃষ্টিতে প্রতিকূল জেড-ফ্যাক্টরের দিকে পরিচালিত করে এমনকি যখন প্রকৃত স্ক্রিনিংয়ে পরীক্ষাটি ভাল পারফর্ম করবে। উপরন্তু, একই পরীক্ষায় বিভিন্ন শক্তি সহ দুটি বা ততোধিক ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণে একক জেড-ফ্যাক্টর-ভিত্তিক মানদণ্ডের প্রয়োগ বিভ্রান্তিকর ফলাফলের দিকে পরিচালিত করবে। জেড-ফ্যাক্টরের পরম চিহ্নটি গাণিতিকভাবে জেড-ফ্যাক্টরের পরিসংখ্যানগত অনুমান অর্জন করা অসুবিধাজনক করে তোলে। সম্প্রতি প্রস্তাবিত একটি পরিসংখ্যানগত পরামিতি, কঠোরভাবে প্রমিত গড় পার্থক্য (এস. এস. এম. ডি), এই সমস্যাগুলির সমাধান করতে পারে। এস. এস. এম. ডি-র একটি অনুমান বহিরাগতদের জন্য শক্তিশালী। আরও দেখুন হাই-থ্রুপুট স্ক্রিনিং এসএসএমডি জেড-স্কোর বা স্ট্যান্ডার্ড স্কোর রেফারেন্স আরও পড়া ক্রেবিল, বি। (2005) "পরিমাণগত মূল্যায়ন মূল্যায়ন এবং অনুকূলকরণ" (অপ্রকাশিত নোট) ঝাং এক্সএইচডি (2011) "সর্বোত্তম উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিংঃ জিনোম-স্কেল আরএনএআই গবেষণার জন্য ব্যবহারিক পরীক্ষামূলক নকশা এবং ডেটা বিশ্লেষণ, কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয় প্রেস" পরিবর্তন সনাক্তকরণ প্রভাব আকার জৈবিক কৌশল এবং সরঞ্জাম পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্প নমুনা পরিসংখ্যান