Z-factor
जेड-कारक सांख्यिकीय प्रभाव आकार का एक माप है। इसे उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग (जहां इसे जेड-प्राइम के रूप में भी जाना जाता है) में उपयोग के लिए प्रस्तावित किया गया है, और आमतौर पर यह निर्धारित करने के लिए जेड 'के रूप में लिखा जाता है कि क्या किसी विशेष परख में प्रतिक्रिया इतनी बड़ी है कि आगे ध्यान देने की आवश्यकता है। पृष्ठभूमि उच्च-थ्रूपुट स्क्रीन में, प्रयोगकर्ता अक्सर अज्ञात नमूनों के एकल माप की एक बड़ी संख्या (सैकड़ों हजारों से दसियों लाख) की तुलना सकारात्मक और नकारात्मक नियंत्रण नमूनों से करते हैं। प्रयोगात्मक स्थितियों और मापों के विशेष चयन को परख कहा जाता है। बड़े पर्दे समय और संसाधनों के मामले में महंगे होते हैं। इसलिए, एक बड़ी स्क्रीन शुरू करने से पहले, छोटे परीक्षण (या पायलट) स्क्रीन का उपयोग एक परख की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए किया जाता है, यह अनुमान लगाने के प्रयास में कि क्या यह उच्च-थ्रूपुट सेटिंग में उपयोगी होगा। जेड-फैक्टर एक पूर्ण पैमाने पर, उच्च-थ्रूपुट स्क्रीन में उपयोग के लिए एक विशेष परख की उपयुक्तता को निर्धारित करने का एक प्रयास है। परिभाषा जेड-कारक को चार मापदंडों के संदर्भ में परिभाषित किया गया हैः सकारात्मक (पी) और नकारात्मक (एन) नियंत्रण (,, और,) दोनों के साधन () और मानक विचलन ()। इन मूल्यों को देखते हुए, जेड-कारक को इस प्रकार परिभाषित किया गया हैः व्यवहार में, जेड-कारक का अनुमान नमूना साधनों और नमूना मानक विचलन व्याख्या से लगाया जाता है। जेड-कारक के लिए निम्नलिखित व्याख्याएँ ली गई हैंः ध्यान दें कि कई प्रकार के प्रयोगों के मानकों द्वारा, एक शून्य जेड-कारक एक सीमा रेखा बेकार परिणाम के बजाय एक बड़े प्रभाव आकार का सुझाव देगा, जैसा कि ऊपर सुझाव दिया गया है। उदाहरण के लिए, यदि σp = σn = 1 है, तो μp = 6 और μn = 0 शून्य Z-कारक देता है। लेकिन इन मापदंडों के साथ सामान्य रूप से वितरित डेटा के लिए, सकारात्मक नियंत्रण मूल्य नकारात्मक नियंत्रण मूल्य से कम होने की संभावना 105 में 1 से कम है। बड़ी संख्या में किए गए परीक्षणों के कारण उच्च थ्रूपुट स्क्रीनिंग में अत्यधिक रूढ़िवाद का उपयोग किया जाता है। सीमाएँ जेड-कारक की परिभाषा में स्थिर कारक 3 सामान्य वितरण से प्रेरित होता है, जिसके लिए 99 प्रतिशत से अधिक मान माध्य के 3 मानक विचलनों के भीतर होते हैं। यदि डेटा एक प्रबल गैर-सामान्य वितरण का पालन करता है, तो संदर्भ बिंदु (जैसे। नकारात्मक मूल्य का अर्थ) भ्रामक हो सकता है। एक अन्य मुद्दा यह है कि माध्य और मानक विचलन के सामान्य अनुमान मजबूत नहीं हैं; तदनुसार उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग समुदाय में कई उपयोगकर्ता "मजबूत जेड-प्राइम" पसंद करते हैं जो मानक विचलन के लिए माध्य और माध्य निरपेक्ष विचलन के लिए माध्य को प्रतिस्थापित करता है। सकारात्मक या नकारात्मक नियंत्रणों में चरम मान (बाहरी) जेड-कारक को प्रतिकूल रूप से प्रभावित कर सकते हैं, संभावित रूप से एक स्पष्ट रूप से प्रतिकूल जेड-कारक की ओर ले जा सकते हैं, तब भी जब परख वास्तविक जांच में अच्छा प्रदर्शन करेगी। इसके अलावा, एक ही परख में अलग-अलग ताकत के साथ दो या दो से अधिक सकारात्मक नियंत्रणों के लिए एकल जेड-कारक-आधारित मानदंड के अनुप्रयोग से भ्रामक परिणाम मिलेंगे। जेड-कारक में निरपेक्ष संकेत गणितीय रूप से जेड-कारक के सांख्यिकीय अनुमान को प्राप्त करना असुविधाजनक बनाता है। हाल ही में प्रस्तावित सांख्यिकीय पैरामीटर, सख्ती से मानकीकृत औसत अंतर (एस. एस. एम. डी.), इन मुद्दों को संबोधित कर सकता है। एस. एस. एम. डी. का एक अनुमान बाहरी लोगों के लिए मजबूत है। हाई-थ्रूपुट स्क्रीनिंग एस. एस. एम. डी. जेड-स्कोर या मानक स्कोर संदर्भ भी देखें। (2005) "क्वांटिटेटिव असे इवैल्यूएशन एंड ऑप्टिमाइजेशन" (अप्रकाशित टिप्पणी) झांग एक्सएचडी (2011) "ऑप्टिमल हाई-थ्रूपुट स्क्रीनिंगः प्रैक्टिकल एक्सपेरिमेंटल डिजाइन एंड डेटा एनालिसिस फॉर जीनोम-स्केल आरएनएआई रिसर्च, कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस" चेंज डिटेक्शन इफेक्ट साइज बायोलॉजिकल टेक्निक्स एंड टूल्स सांख्यिकीय विश्लेषण फार्मास्युटिकल उद्योग नमूना आँकड़े