Cohort (statistics)
اعداد و شمار، وبائی امراض، مارکیٹنگ اور آبادی میں، کوہورٹ ان مضامین کا ایک گروپ ہے جو ایک وضاحتی خصوصیت کا اشتراک کرتے ہیں (عام طور پر وہ مضامین جنہوں نے ایک مخصوص مدت میں ایک عام واقعہ کا تجربہ کیا، جیسے پیدائش یا گریجویشن)۔ کوہورٹ ڈیٹا اکثر ڈیموگرافروں کے لیے پیریڈ ڈیٹا سے زیادہ فائدہ مند ہو سکتا ہے۔ چونکہ کوہورٹ ڈیٹا کو ایک مخصوص وقت کی مدت کے مطابق بنایا جاتا ہے، اس لیے یہ عام طور پر زیادہ درست ہوتا ہے۔ یہ زیادہ درست ہے کیونکہ اسے کسی مخصوص مطالعہ کے لیے کسٹم ڈیٹا کو بازیافت کرنے کے لیے ترتیب دیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، کوہورٹ ڈیٹا پیریڈ ڈیٹا کے برعکس ٹیمپو ایفیکٹس سے متاثر نہیں ہوتا ہے۔ تاہم، کوہورٹ ڈیٹا اس لحاظ سے نقصان دہ ہو سکتا ہے کہ کوہورٹ اسٹڈی کے لیے ضروری ڈیٹا اکٹھا کرنے میں کافی وقت لگ سکتا ہے۔ کوہورٹ اسٹڈیز کا ایک اور نقصان یہ ہے کہ اسے انجام دینا انتہائی مہنگا ہو سکتا ہے، کیونکہ مطالعہ طویل عرصے تک جاری رہے گا، آبادیاتی ماہرین کو اکثر مطالعہ کو فروغ دینے کے لیے کافی فنڈز کی ضرورت ہوتی ہے۔ آبادی اکثر ہم آہنگی کے نقطہ نظر اور مدت کے نقطہ نظر سے متصادم ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، مجموعی زرخیزی کی شرح خواتین کے گروپوں کے لیے اوسط مکمل خاندانی سائز کا ایک اشاریہ ہے، لیکن چونکہ یہ صرف ان خواتین کے لیے معلوم کیا جا سکتا ہے جنہوں نے بچہ پیدا کرنا ختم کر دیا ہے، اس لیے اس کی پیمائش فی الحال زرخیز خواتین کے لیے نہیں کی جا سکتی۔ اس کا حساب کوہورٹ کی عمر کے لحاظ سے مخصوص زرخیزی کی شرحوں کے مجموعے کے طور پر کیا جا سکتا ہے جو وقت کے ساتھ ساتھ عمر کے ساتھ حاصل ہوتی ہیں۔ اس کے برعکس، کل مدت کی زرخیزی کی شرح موجودہ عمر کے لحاظ سے مخصوص زرخیزی کی شرحوں کا استعمال کرتی ہے تاکہ ایک تصوراتی عورت کے لیے مکمل خاندانی سائز کا حساب لگایا جا سکے، اگر وہ اپنی پوری زندگی میں ان زرخیزی کی شرحوں کا تجربہ کرتی۔ کوہورٹ پر مطالعہ ایک کوہورٹ مطالعہ ہے۔ کوہورٹ اسٹڈیز کی دو اہم قسمیں ہیں: ممکنہ کوہورٹ اسٹڈی: اس قسم کے مطالعے میں، دلچسپی کے نتائج کی ترقی سے پہلے بھرتی کیے گئے مضامین سے ایکسپوزر ڈیٹا (بیس لائن ڈیٹا) کا مجموعہ ہوتا ہے۔ اس کے بعد مضامین کی پیروی وقت (مستقبل) کے ذریعے ریکارڈ کرنے کے لیے کی جاتی ہے جب مضمون دلچسپی کا نتیجہ تیار کرتا ہے۔ مطالعہ کے مضامین کے ساتھ پیروی کرنے کے طریقوں میں شامل ہیں: فون انٹرویو، آمنے سامنے انٹرویو، جسمانی امتحانات، طبی/لیبارٹری ٹیسٹ، اور میل سوالنامے۔ ممکنہ کوہورٹ اسٹڈی کی ایک مثال، مثال کے طور پر، اگر کوئی ڈیموگرافر سال 2018 میں پیدا ہونے والے تمام مردوں کی پیمائش کرنا چاہتا ہے۔ ڈیموگرافر کو ایونٹ ختم ہونے کا انتظار کرنا پڑے گا، ڈیموگرافر کے پاس تمام ضروری اعداد و شمار ہونے کے لیے سال 2018 ختم ہونا ضروری ہے۔ ریٹروسپکٹو کوہورٹ اسٹڈی: ریٹروسپکٹو اسٹڈیز ان مضامین سے شروع ہوتی ہیں جن کے نتائج یا دلچسپی کی بیماری ہونے کا خطرہ ہوتا ہے اور نمائش کی شناخت کے لیے اس نتیجے کی نشاندہی کرتی ہے جہاں سے موضوع شروع ہوتا ہے جب مطالعہ موضوع کے ماضی تک ہوتا ہے۔ قبل از وقت استعمال کے ریکارڈ: طبی، تعلیمی، برتھ سرٹیفکیٹ، ڈیتھ سرٹیفکیٹ وغیرہ۔ لیکن یہ مشکل ہو سکتا ہے کیونکہ جو مطالعہ شروع کیا جا رہا ہے اس کے لیے ڈیٹا موجود نہیں ہو سکتا ہے۔ ان مطالعات میں متعدد نمائش ہو سکتی ہیں جو اس مطالعہ کو مشکل بنا سکتی ہیں۔ دوسری طرف، ماضی سے متعلق کوہورٹ اسٹڈی کی ایک مثال یہ ہے کہ اگر کوئی ڈیموگرافر سال 1970 میں پیدا ہونے والے لوگوں کے ایک گروپ کا معائنہ کر رہا تھا جن کو ٹائپ 1 ذیابیطس ہے۔ ڈیموگرافر تاریخی اعداد و شمار کو دیکھ کر شروعات کرے گا۔ تاہم، اگر ڈیموگرافر ٹائپ 1 ذیابیطس کے ماخذ کا پتہ لگانے کی کوششوں میں غیر موثر ڈیٹا کو دیکھ رہا تھا، تو ڈیموگرافر کے نتائج درست نہیں ہوں گے۔ مزید دیکھیں ایج گریڈ بیورو آف لیبر سٹیٹسٹکس کیس مکس کوہورٹ اسٹڈی جنریشنل کوہورٹ نیشنل لانگٹیوڈینل سروےز پراسپیکٹو کوہورٹ اسٹڈی حوالہ جات بیرونی روابط کوہورٹ ایک لغت میں، یو ایس بیورو آف لیبر سٹیٹسٹکس ڈویژن آف انفارمیشن سروسز سینٹر فار لانگٹیوڈینل اسٹڈیز-یوکے ریسورس سینٹر فار نیشنل برتھ کوہورٹ اسٹڈیز۔ بائیوسٹیٹسٹکس ڈیموگرافی اطلاقی اعداد و شمار