Z-factor
ઝેડ-પરિબળ એ આંકડાકીય અસરના કદનું માપ છે. તે ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગ (જ્યાં તેને ઝેડ-પ્રાઇમ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે) માં ઉપયોગ માટે પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યું છે, અને સામાન્ય રીતે ઝેડ 'તરીકે લખવામાં આવે છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે કે કોઈ ચોક્કસ પરીક્ષણમાં પ્રતિસાદ વધુ ધ્યાન આપવાની બાંયધરી આપવા માટે પૂરતો મોટો છે કે કેમ. પૃષ્ઠભૂમિ ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રીનોમાં, પ્રયોગકારો ઘણીવાર મોટી સંખ્યામાં (સેંકડો હજારો થી લાખો) અજ્ઞાત નમૂનાઓના એક માપનની સરખામણી હકારાત્મક અને નકારાત્મક નિયંત્રણ નમૂનાઓ સાથે કરે છે. પ્રાયોગિક પરિસ્થિતિઓ અને માપનની ચોક્કસ પસંદગીને પરીક્ષણ કહેવામાં આવે છે. મોટી સ્ક્રીન સમય અને સંસાધનોમાં મોંઘી હોય છે. તેથી, મોટી સ્ક્રીન શરૂ કરતા પહેલા, પરીક્ષણની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે નાની પરીક્ષણ (અથવા પાયલોટ) સ્ક્રીનનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, તે આગાહી કરવાના પ્રયાસમાં કે તે ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સેટિંગમાં ઉપયોગી થશે કે નહીં. ઝેડ-પરિબળ એ સંપૂર્ણ પાયે, ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રીનમાં ઉપયોગ માટે ચોક્કસ પરીક્ષણની યોગ્યતાને માપવાનો પ્રયાસ છે. વ્યાખ્યા ઝેડ-પરિબળને ચાર પરિમાણોના સંદર્ભમાં વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છેઃ હકારાત્મક (પી) અને નકારાત્મક (એન) નિયંત્રણ (,, અને,) બંનેનો અર્થ () અને પ્રમાણભૂત વિચલનો (). આ મૂલ્યોને ધ્યાનમાં રાખીને, ઝેડ-પરિબળને આ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છેઃ વ્યવહારમાં, ઝેડ-પરિબળનો અંદાજ નમૂનાના માધ્યમો અને નમૂનાના પ્રમાણભૂત વિચલનો પરથી કરવામાં આવે છે અર્થઘટન ઝેડ-પરિબળ માટે નીચેના અર્થઘટનો આમાંથી લેવામાં આવે છેઃ નોંધ કરો કે ઘણા પ્રકારના પ્રયોગોના ધોરણો દ્વારા, શૂન્ય ઝેડ-પરિબળ ઉપર સૂચવ્યા મુજબ સીમા રેખાના નકામા પરિણામને બદલે મોટી અસરનું કદ સૂચવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો σp = σn = 1 હોય, તો પછી μp = 6 અને μn = 0 શૂન્ય Z-પરિબળ આપે છે. પરંતુ આ પરિમાણો સાથે સામાન્ય રીતે વિતરિત ડેટા માટે, હકારાત્મક નિયંત્રણ મૂલ્ય નકારાત્મક નિયંત્રણ મૂલ્ય કરતાં ઓછું હોવાની સંભાવના 105 માં 1 કરતા ઓછી છે. મોટી સંખ્યામાં કરવામાં આવતા પરીક્ષણોને કારણે ઉચ્ચ થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગમાં અત્યંત રૂઢિચુસ્તતાનો ઉપયોગ થાય છે. મર્યાદાઓ ઝેડ-પરિબળની વ્યાખ્યામાં સ્થિર પરિબળ 3 સામાન્ય વિતરણ દ્વારા પ્રેરિત છે, જેના માટે 99 ટકાથી વધુ મૂલ્યો સરેરાશના 3 પ્રમાણભૂત વિચલનોમાં થાય છે. જો ડેટા મજબૂત બિન-સામાન્ય વિતરણને અનુસરે છે, તો સંદર્ભ બિંદુઓ (દા. ત. નકારાત્મક મૂલ્યનો અર્થ) ભ્રામક હોઈ શકે છે. બીજો મુદ્દો એ છે કે સરેરાશ અને પ્રમાણભૂત વિચલનના સામાન્ય અંદાજો મજબૂત નથી; તે મુજબ ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રીનીંગ સમુદાયમાં ઘણા વપરાશકર્તાઓ "મજબૂત ઝેડ-પ્રાઇમ" પસંદ કરે છે જે સરેરાશ માટે મધ્યસ્થ અને પ્રમાણભૂત વિચલન માટે મધ્યમ નિરપેક્ષ વિચલનને બદલે છે. હકારાત્મક કે નકારાત્મક નિયંત્રણોમાં આત્યંતિક મૂલ્યો (બાહ્યરેખાઓ) ઝેડ-પરિબળને પ્રતિકૂળ અસર કરી શકે છે, જે સંભવિત રીતે દેખીતી રીતે પ્રતિકૂળ ઝેડ-પરિબળ તરફ દોરી જાય છે, ત્યારે પણ જ્યારે પરીક્ષણ વાસ્તવિક સ્ક્રિનિંગમાં સારું પ્રદર્શન કરશે. વધુમાં, એક જ પરીક્ષણમાં વિવિધ શક્તિઓ સાથે બે અથવા વધુ સકારાત્મક નિયંત્રણો માટે એક જ ઝેડ-પરિબળ-આધારિત માપદંડનો ઉપયોગ ભ્રામક પરિણામો તરફ દોરી જશે. ઝેડ-પરિબળમાં નિરપેક્ષ ચિહ્ન ઝેડ-પરિબળનું આંકડાકીય અનુમાન ગાણિતિક રીતે મેળવવાનું અસુવિધાજનક બનાવે છે. તાજેતરમાં પ્રસ્તાવિત આંકડાકીય પરિમાણ, કડક રીતે પ્રમાણિત સરેરાશ તફાવત (એસ. એસ. એમ. ડી.), આ મુદ્દાઓને સંબોધિત કરી શકે છે. એસ. એસ. એમ. ડી. નો એક અંદાજ બહારના લોકો માટે મજબૂત છે. ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગ એસએસએમડી ઝેડ-સ્કોર અથવા પ્રમાણભૂત સ્કોર સંદર્ભો પણ જુઓ. (2005) "ક્વોન્ટિટેટિવ એસે ઇવેલ્યુએશન એન્ડ ઓપ્ટિમાઇઝેશન" (અપ્રકાશિત નોંધ) ઝાંગ એક્સએચડી (2011) "ઓપ્ટિમલ હાઇ-થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગઃ પ્રાયોગિક પ્રાયોગિક ડિઝાઇન અને જીનોમ-સ્કેલ આરએનએઆઈ રિસર્ચ માટે ડેટા એનાલિસિસ, કેમ્બ્રિજ યુનિવર્સિટી પ્રેસ" ચેન્જ ડિટેક્શન ઇફેક્ટ સાઇઝ બાયોલોજિકલ તકનીકો અને ટૂલ્સ આંકડાકીય વિશ્લેષણ ફાર્માસ્યુટિકલ ઉદ્યોગ નમૂના આંકડા