Base rate
ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಮೂಲ ದರವು (ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) "ಸಾಧನೆಯ ಪುರಾವೆ" (ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು) ಮೇಲೆ ಬೇಷರತ್ತಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ವರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಶೇಕಡಾ 1ರಷ್ಟು ಜನರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಶೇಕಡಾ 99ರಷ್ಟು ಜನರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿರದಿದ್ದರೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರ ಮೂಲ ಪ್ರಮಾಣವು ಶೇಕಡಾ 1 ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಬೇಸ್ ದರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನೆಯ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬೇಯೆಸ್ನ ನಿಯಮವು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಮೂಲ ದರವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ ಮೂಲ ದರವು ಲಭ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪು, ಯಾವುದೇ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಬಳಸದೆ, 1 ದಿನದೊಳಗೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ 1/20 ಚೇತರಿಕೆಯ ಮೂಲ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು 1 ದಿನದೊಳಗೆ 1/100 ಚೇತರಿಕೆಯ ಮೂಲ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಚೇತರಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತೀರ್ಮಾನದಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲ ದರವು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಆಸಕ್ತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಮೂಲ ದರವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ನವೀಕರಿಸಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಪಿ (A|B) ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಬಿ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ನಾವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಮೂಲ ದರವು ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಅನುಪಾತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಯು ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ನಾವು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನವೀಕರಿಸಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಮೂಲ ದರ ಮತ್ತು ರೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಿದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸುಳ್ಳು ಋಣಾತ್ಮಕಗಳ ಬೆಲೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಮೂಲ ದರವು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ಫಾಲ್ಸ್ ನೆಗೆಟಿವ್ (ರೋಗವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿಫಲವಾದದ್ದು) ಫಾಲ್ಸ್ ಪಾಸಿಟಿವ್ (ರೋಗವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು) ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಮೂಲ ದರವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಮಾನಸಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಬೇಸ್-ರೇಟ್ ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯ ಅಥವಾ ಬೇಸ್ ರೇಟ್ ಫಾಲಸಿ ಎಂಬ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವರ್ಗದ ಬೇಸ್ ದರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಈ ಫಾಲಸಿ ಎಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಪುರಾವೆಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ. ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಕೀತ್ ಡೆವ್ಲಿನ್ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಜನರಲ್ಲಿ 1 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಜನರನ್ನು ಬಾಧಿಸುವ ಒಂದು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ರೀತಿಯ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸುಮಾರು 80 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗೆ ಒಂದು ಪರೀಕ್ಷೆ ಇದೆ ಮತ್ತು ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹೊಂದಿರುವ 100% ಜನರಿಗೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ವೈದ್ಯರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ಆದರೆ ಇದು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಇಲ್ಲದ 20 ಪ್ರತಿಶತ ಜನರಿಗೆ 'ಫಾಲ್ಸ್ ಪಾಸಿಟಿವ್' ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಜನರು ತಮಗೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಬರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಶೇಕಡಾ 80ರಷ್ಟಿದೆ ಎಂದು ನಂಬುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು 5 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಎಂದು ಡೆವ್ಲಿನ್ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದು ಸಂಬಂಧಿತ ಮೂಲ ದರದ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯರನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು, "ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಜನರ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ (ಬೇಸ್ ರೇಟ್ ಗುಂಪು), ಎಷ್ಟು ಜನರಿಗೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಇದೆ?" ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗದ ಸದಸ್ಯನಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಾಗ, ಮೂಲ ದರವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಬೇರೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾಧನೆಯ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಿಳಿ ವೈದ್ಯರ ಕೋಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೆತಸ್ಕೋಪ್ ಧರಿಸಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ, ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಶೇಕಡಾ 1 ರ ವರ್ಗದ ಮೂಲ ದರಕ್ಕಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂಬ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಪುರಾವೆಗಳಿವೆ. ಬೇಯೆಸ್ನ ನಿಯಮ ಪ್ರಿಯರ್ ಪ್ರೋಬಬಿಲಿಟಿ ಪ್ರಿವಲೆನ್ಸ್ ರೆಫೆರೆನ್ಸ್ ಎಪಿಡೆಮಿಯಾಲಜಿ ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.