Predictive probability of success
வெற்றியின் முன்கணிப்பு நிகழ்தகவு (பிபிஓஎஸ்) என்பது ஒரு புள்ளிவிவரக் கருத்தாகும், இது பொதுவாக மருந்துத் துறையில் சுகாதார அதிகாரிகள் உட்பட முடிவெடுப்பதற்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. மருத்துவ பரிசோதனைகளில், பிபிஓஎஸ் என்பது தற்போதுள்ள தரவுகளின் அடிப்படையில் எதிர்காலத்தில் ஒரு வெற்றியைக் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவு ஆகும். இது வெற்றிக்கான ஒரு வகை நிகழ்தகவு. சாத்தியமான எதிர்கால பதில்கள் (பிந்தைய விநியோகம்) மீது தரவின் சாத்தியக்கூறுகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் பிபிஓஎஸ் தீர்மானிக்கக்கூடிய ஒரு பேய்சியன் வழிமுறையாகும். இறுதிப் புள்ளியின் வகையின் அடிப்படையில் பிபிஓஎஸ் வகைப்பாட்டின் வகைகள்ஃ இயல்பான, பைனரி, நிகழ்வுக்கு நேரம். சோதனை வழங்கும் தரவுக்கும் கணிக்கப்பட வேண்டிய சோதனைக்கும் இடையிலான உறவின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தல் குறுக்கு சோதனை பிபிஓஎஸ்ஃ மற்றொரு சோதனையை கணிக்க ஒரு சோதனையிலிருந்து தரவைப் பயன்படுத்துதல் சோதனைக்குள் பிபிஓஎஸ்ஃ இறுதி பகுப்பாய்வில் அதே சோதனையை கணிக்க இடைக்கால பகுப்பாய்வில் தரவைப் பயன்படுத்துதல் தரவுகளுடன் இறுதிப் புள்ளி (கள்) மற்றும் கணிக்கப்பட வேண்டிய இறுதிப் புள்ளிக்கு இடையிலான உறவின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தல் 1 முதல் 1 பிபிஓஎஸ்ஃ ஒரே இறுதிப் புள்ளியைப் பயன்படுத்தி அதே இறுதிப் புள்ளி 1 முதல் 1 * பிபிஓஎஸ் வரை கணிக்கவும்ஃ ஒரு இறுதிப் புள்ளியைப் பயன்படுத்தி மற்றொரு வித்தியாசமான ஆனால் தொடர்புபடுத்தப்பட்ட இறுதிப் புள்ளியைக் கணிக்கவும் நிபந்தனை சக்தி மற்றும் முன்கணிப்பு சக்தியுடன் உறவு நிபந்தனை சக்தி என்பது அளவுரு ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்புக்கு சமம் என்று கருதி ஒரு புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தைக் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவு ஆகும். மேலும் குறிப்பாக, இந்த அளவுருக்கள் சிகிச்சை மற்றும் மருந்துப்போலி நிகழ்வு விகிதங்களாக இருக்கலாம், அவை எதிர்கால அவதானிப்புகளில் சரிசெய்யப்படலாம். இது ஒரு தொடர்ச்சியான புள்ளிவிவர சக்தியாகும். நிபந்தனை அதிகாரம் பெரும்பாலும் உண்மை என்று அறியப்படாத ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்புக்கு சமமான அளவுருவைக் கருதுவதற்காக விமர்சிக்கப்படுகிறது. அளவுருவின் உண்மையான மதிப்பு தெரிந்தால், ஒரு பரிசோதனை செய்ய வேண்டிய அவசியமில்லை. அளவுரு ஒரு குறிப்பிட்ட விநியோகத்தைக் கொண்டுள்ளது என்று கருதி முன்கணிப்பு சக்தி இந்த சிக்கலை நிவர்த்தி செய்கிறது. முன்கணிப்பு சக்தி ஒரு பேய்சியன் சக்தியாகும். பேய்சியன் அமைப்பில் ஒரு அளவுரு ஒரு சீரற்ற மாறி ஆகும். முன்கணிப்பு சக்தி என்பது ஒரு அளவுருவின் (களின்) செயல்பாடாகும், எனவே முன்கணிப்பு சக்தியும் ஒரு மாறி. நிபந்தனை சக்தி மற்றும் முன்கணிப்பு சக்தி ஆகிய இரண்டும் புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தை வெற்றி அளவுகோல்களாகப் பயன்படுத்துகின்றன. இருப்பினும், புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம் பெரும்பாலும் வெற்றியை வரையறுக்க போதுமானதாக இல்லை. எடுத்துக்காட்டாக, சுகாதார அதிகாரிகள் பெரும்பாலும் ஒரு பதிவு முடிவை ஆதரிக்க புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தை விட சிகிச்சை விளைவின் அளவு பெரியதாக இருக்க வேண்டும். இந்த சிக்கலை தீர்க்க, முன்கணிப்பு சக்தியை பிபிஓஎஸ் கருத்தாக்கத்திற்கு நீட்டிக்க முடியும். பிபிஓஎஸ்-க்கான வெற்றி அளவுகோல்கள் புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்துடன் மட்டுப்படுத்தப்படவில்லை. இது மருத்துவ அர்த்தமுள்ள முடிவுகள் போன்ற வேறு ஏதாவது இருக்கலாம். பிபிஓஎஸ் என்பது ஒரு சீரற்ற மாறியின் மீது நிபந்தனைக்குட்பட்ட நிகழ்தகவு, எனவே இது ஒரு சீரற்ற மாறியாகும். கவனிக்கப்பட்ட மதிப்பு என்பது சீரற்ற மாறியின் உணர்தல் மட்டுமே. வெற்றியின் பிந்தைய நிகழ்தகவுடனான உறவு வெற்றியின் பிந்தைய நிகழ்தகவு பிந்தைய விநியோகத்திலிருந்து கணக்கிடப்படுகிறது. பிபிஓஎஸ் முன்கணிப்பு விநியோகத்திலிருந்து கணக்கிடப்படுகிறது. பிந்தைய விநியோகம் என்பது அளவுரு பற்றிய நிச்சயமற்ற தன்மைகளின் சுருக்கமாகும். முன்கணிப்பு விநியோகம் அளவுரு பற்றிய நிச்சயமற்ற தன்மையை மட்டுமல்ல, தரவைப் பயன்படுத்தி அளவுருவை மதிப்பிடுவது பற்றிய நிச்சயமற்ற தன்மையையும் கொண்டுள்ளது. பிந்தைய விநியோகம் மற்றும் முன்கணிப்பு விநியோகம் ஒரே சராசரி, ஆனால் முந்தைய சிறிய மாறுபாடு உள்ளது. பிபிஓஎஸ் பிபிஓஎஸ் இன் தற்போதைய நடைமுறையில் பொதுவான சிக்கல்கள் தோராயமாக கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளின் நிபந்தனைக்குட்பட்ட ஒரு நிபந்தனை நிகழ்தகவு ஆகும், எனவே இது ஒரு சீரற்ற மாறியாகும். தற்போது பிபிஓஎஸ்-இன் பொதுவான நடைமுறை பயன்பாடுகளில் அதன் புள்ளி மதிப்பீட்டை மட்டுமே பயன்படுத்துகிறது. இது தவறாக வழிநடத்தப்படலாம். ஒரு மாறியைப் பொறுத்தவரை, நிச்சயமற்ற தன்மையின் அளவு கதையின் ஒரு முக்கிய பகுதியாகும். இந்த சிக்கலை தீர்க்க, டாங் அதன் நிச்சயமற்ற தன்மையின் அளவை அளவிட பிபிஓஎஸ் நம்பகமான இடைவெளியை அறிமுகப்படுத்தினார். முடிவெடுப்பது மற்றும் மருத்துவ சோதனை வடிவமைப்புகள் போன்ற பயன்பாடுகளில் பிபிஓஎஸ் புள்ளி மதிப்பீடு மற்றும் நம்பகமான இடைவெளி ஆகிய இரண்டையும் பயன்படுத்த டாங் வாதிடுகிறார். மற்றொரு பொதுவான பிரச்சினை வெற்றிக்கான பிந்தைய நிகழ்தகவு மற்றும் பிபிஓஎஸ் ஆகியவற்றின் கலவையான பயன்பாடாகும். முந்தைய பிரிவில் விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி, 2 புள்ளிவிவரங்கள் 2 வெவ்வேறு அளவீடுகளில் அளவிடப்படுகின்றன, அவற்றை ஒப்பிடுவது ஆப்பிள்கள் மற்றும் ஆரஞ்சுகளை ஒப்பிடுவது போன்றது. மருத்துவ சோதனை வடிவமைப்பு PPOS இல் உள்ள பயன்பாடுகள் ஒரு பெரிய உறுதிப்படுத்தல் சோதனைகள் அல்லது முன்னோடி சோதனைகளுக்கு பயனற்ற இடைக்காலத்தை வடிவமைக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம். பிபிஓஎஸ் பாரம்பரிய முன்னோடி சோதனை வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்தி முன்னோடி சோதனை வடிவமைப்பு பொதுவாக வகை I பிழை விகிதம் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட அளவுரு மதிப்பைக் கண்டறிவதற்கான சக்தியைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம் செய்யப்படுகிறது. இரண்டாம் கட்ட சோதனை போன்ற ஒரு முன்னோடி சோதனைகளின் குறிக்கோள் பொதுவாக பதிவை ஆதரிப்பது அல்ல. எனவே, வகை I பிழை விகிதத்தைக் கட்டுப்படுத்துவதில் அர்த்தமில்லை, குறிப்பாக ஒரு பெரிய வகை I பிழை பொதுவாக ஒரு கட்டம் II சோதனையில் செய்யப்படுகிறது. ஒரு முன்னோடி சோதனை வழக்கமாக ஒரு உறுதிப்படுத்தல் சோதனைக்கு ஒரு கோ/நோ கோ முடிவை ஆதரிக்க ஆதாரங்களை வழங்குகிறது. எனவே, பிபிஓஎஸ் அடிப்படையில் ஒரு சோதனையை வடிவமைப்பது அதிக அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கிறது. இல்லை/செல்லுங்கள் என்ற முடிவை ஆதரிக்க, பாரம்பரிய முறைகள் பிபிஓஎஸ் சிறியதாக இருக்க வேண்டும். இருப்பினும் பிபிஓஎஸ் தற்செயலாக சிறியதாக இருக்கலாம். இந்த சிக்கலைத் தீர்க்க, பிபிஓஎஸ் நம்பகமான இடைவெளி இறுக்கமாக இருக்க வேண்டும், இதனால் பிபிஓஎஸ் கணக்கீடு போதுமான தகவல்களால் ஆதரிக்கப்படுகிறது, எனவே பிபிஓஎஸ் தற்செயலாக சிறியதாக இல்லை. உகந்த வடிவமைப்பைக் கண்டுபிடிப்பது பின்வரும் 2 சமன்பாடுகளுக்கான தீர்வைக் கண்டுபிடிப்பதற்கு சமம். PPOS = PPOS1 நம்பகமான இடைவெளியின் மேல் எல்லை = PPOS2 இதில் PPOS1 மற்றும் PPOS2 சில பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட கட்ஆஃப் மதிப்புகள். முதல் சமன்பாடு பிபிஓஎஸ் சிறியது என்பதை உறுதிசெய்கிறது, இதனால் தவறான எதிர்மறையிலிருந்து பாதுகாக்க அடுத்த கட்டத்திற்குள் நுழைய அதிக சோதனைகள் தடுக்கப்படாது. முதல் சமன்பாடு பிபிஓஎஸ் மிகவும் சிறியதாக இல்லை என்பதையும் உறுதிசெய்கிறது, இதனால் தவறான நேர்மறையிலிருந்து பாதுகாக்க பல சோதனைகள் அடுத்த கட்டத்திற்குள் நுழையாது. இரண்டாவது சமன்பாடு பிபிஓஎஸ் நம்பகமான இடைவெளி இறுக்கமாக இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது, இதனால் பிபிஓஎஸ் கணக்கீடு போதுமான தகவல்களால் ஆதரிக்கப்படுகிறது. இரண்டாவது சமன்பாடு பிபிஓஎஸ் நம்பகமான இடைவெளி மிகவும் இறுக்கமாக இல்லை என்பதையும் உறுதி செய்கிறது, இதனால் அதற்கு அதிக வளம் தேவையில்லை. மருத்துவ பரிசோதனையைத் தொடர வேண்டுமா என்பதைத் தீர்மானிக்க பிபிஓஎஸ் பிபிஓஎஸ் பயன்படுத்தி பயனற்ற இடைக்கால வடிவமைப்பை இடைக்கால பகுப்பாய்விலும் பயன்படுத்தலாம். இந்த நோக்கத்திற்காக பிபிஓஎஸ் பயன்படுத்தப்படலாம், ஏனெனில் தற்போது கிடைக்கக்கூடிய தரவுகளுடன் பூஜ்ய கருதுகோளை நிராகரிக்கவோ அல்லது நிராகரிக்கவோ போதுமான நம்பத்தகுந்த சான்றுகள் உள்ளனவா என்பதைக் குறிக்க அதன் மதிப்பு பயன்படுத்தப்படலாம். பயனற்ற தன்மையை மதிப்பிடுவதிலும் பிபிஓஎஸ் பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு மருத்துவ சோதனை அதன் நோக்கத்தை அடைவதற்கான அறிகுறிகளைக் காட்டாதபோது பயனற்றது (அதாவது. பூஜ்யத்தைப் பற்றி ஒரு முடிவை எடுக்க போதுமான அளவு வழங்குகிறது). பாரம்பரிய பயனற்ற இடைக்காலமானது பீட்டா செலவினங்களின் அடிப்படையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும் பீட்டா செலவினங்களுக்கு உள்ளுணர்வு விளக்கம் இல்லை. எனவே, புள்ளியியல் அல்லாத சக ஊழியர்களுடன் தொடர்புகொள்வது கடினம். பி. பி. ஓ. எஸ் உள்ளுணர்வு விளக்கத்தைக் கொண்டிருப்பதால், பி. பி. ஓ. எஸ்ஸைப் பயன்படுத்தி பயனற்ற இடைக்காலத்தை வடிவமைப்பது மிகவும் அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கிறது. பயனற்றதாக அறிவிக்க, பிபிஓஎஸ் சிறியதாக இருக்க வேண்டும் என்றும் பிபிஓஎஸ் கணக்கீடு போதுமான தகவல்களால் ஆதரிக்கப்படுகிறது என்றும் நாங்கள் கட்டளையிடுகிறோம். உகந்த வடிவமைப்பைக் கண்டுபிடிப்பது பின்வரும் 2 சமன்பாடுகளைத் தீர்ப்பதற்கு சமம். பிபிஓஎஸ் = பிபிஓஎஸ்1 நம்பகமான இடைவெளியின் மேல் வரம்பு = பிபிஓஎஸ்2 உருவகப்படுத்துதல்களைப் பயன்படுத்தி பிபிஓஎஸ் கணக்கிடுதல் இடைக்கால பகுப்பாய்வில், பின்வரும் முறையின் மூலம் உருவகப்படுத்துதல்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும் வெற்றியின் முன்கணிப்பு நிகழ்தகவைக் கணக்கிட முடியும்ஃ தற்போது கிடைக்கக்கூடிய தரவுகளின் தொகுப்பிலிருந்து பெறப்பட்ட பின்புற விநியோகத்திலிருந்து ஆர்வத்தின் அளவுருவை மாதிரி செய்யுங்கள் இடைக்கால பகுப்பாய்வின் கீழ் தரவுகளில் இன்னும் கவனிக்கப்படாத மதிப்புகளைக் கொண்ட முன்கணிப்பு விநியோகத்திலிருந்து மாதிரியைக் கொண்டு தரவுத்தொகுப்பை முடிக்கவும் வெற்றியைக் கணக்கிட பயன்படுத்தப்படும் அளவுகோல்களைக் கணக்கிட புதிதாக முடிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தவும், அவை பி-மதிப்புகள், பிந்தைய நிகழ்தகவுகள் போன்றவை. ஒரு சோதனை வெற்றிகரமாக இருந்ததா இல்லையா என்பதை வகைப்படுத்த இதைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த மூன்று படிகளும் மொத்தம் n எண்ணிக்கையிலான முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகின்றன. தரவுத்தொகுப்பில் வெற்றிகரமாக இருந்த சோதனைகளின் விகிதத்தைப் பெறுவதன் மூலம் பிபிஓஎஸ் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. பிபிஓஎஸ் கணக்கிடுவதற்கு உருவகப்படுத்துதலைப் பயன்படுத்துவது சிக்கலான விநியோகங்களுடன் புள்ளிவிவரங்களை சோதிப்பதை சாத்தியமாக்குகிறது, ஏனெனில் இது இல்லையெனில் தேவைப்படும் கணினி சிக்கலைத் தணிக்கிறது. குறிப்புகள் மருந்து புள்ளிவிவரங்கள்