Predictive probability of success
ಯಶಸ್ಸಿನ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಪಿಪಿಓಎಸ್) ಎನ್ನುವುದು ಆರೋಗ್ಯ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಔಷಧೀಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ, ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಎಂದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ಇದು ಯಶಸ್ಸಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ (ನಂತರದ ವಿತರಣೆ) ಮೇಲೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವಿನ ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಿ. ಪಿ. ಓ. ಎಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣದ ವಿಧಗಳುಃ ಸಾಮಾನ್ಯ, ಬೈನರಿ, ಘಟನೆಯ ಸಮಯ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಯೋಗದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕ್ರಾಸ್ ಟ್ರಯಲ್ ಪಿಪಿಓಎಸ್ಃ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಟ್ರಯಲ್ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಒಳಗೆಃ ಅಂತಿಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅದೇ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮಧ್ಯಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗಿನ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದು (ಗಳು) ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬೇಕಾದ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವಿನ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಣ 1 ರಿಂದ 1 ಪಿಪಿಓಎಸ್ಃ ಒಂದೇ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಒಂದು ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವನ್ನು ಬಳಸುವುದು 1 ರಿಂದ 1 * ಪಿಪಿಓಎಸ್ಃ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಭಿನ್ನ ಆದರೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಒಂದು ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗಿನ ಸಂಬಂಧ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಶಕ್ತಿಯು ನಿಯತಾಂಕವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಭವಿಷ್ಯದ ಅವಲೋಕನಗಳಲ್ಲಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಪ್ಲಸೀಬೊ ಈವೆಂಟ್ ದರಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಇದು ಪದೇ ಪದೇ ಬರುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಅಧಿಕಾರವು ನಿಯತಾಂಕವು ನಿಜವೆಂದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಟೀಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಯತಾಂಕದ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವು ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಿಯತಾಂಕವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯು ಬಯೇಸಿಯನ್ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ನಿಯತಾಂಕವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯು ಒಂದು ನಿಯತಾಂಕದ (ಗಳ) ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯೂ ಸಹ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿ ಎರಡೂ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಶಸ್ಸನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೋಂದಣಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮದ ಪ್ರಮಾಣವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಬೇಕು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಪಿಪಿಓಎಸ್ನ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಂತಹ ಬೇರೆ ಯಾವುದೋ ಆಗಿರಬಹುದು. ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಗಮನಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರವಾಗಿದೆ. ಯಶಸ್ಸಿನ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗಿನ ಸಂಬಂಧ ಯಶಸ್ಸಿನ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಂತರದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರದ ವಿತರಣೆಯು ನಿಯತಾಂಕದ ಬಗೆಗಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳ ಸಾರಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿತರಣೆಯು ನಿಯತಾಂಕದ ಬಗ್ಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನೂ ಹೊಂದಿದೆ. ನಂತರದ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿತರಣೆಯು ಒಂದೇ ಸರಾಸರಿ ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಮೊದಲನೆಯದು ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಪಿಪಿಓಎಸ್ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಪಿಪಿಓಎಸ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವು ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸುವಂತೆಯೂ ಇರಬಹುದು. ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಪ್ರಮಾಣವು ಕಥೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಟ್ಯಾಂಗ್ ಅದರ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟ್ರಯಲ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಂತಹ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರ ಎರಡನ್ನೂ ಬಳಸಲು ಟ್ಯಾಂಗ್ ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಯಶಸ್ಸಿನ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪಿಪಿಓಎಸ್ನ ಮಿಶ್ರ ಬಳಕೆಯು ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, 2 ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು 2 ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಸೇಬು ಮತ್ತು ಕಿತ್ತಳೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಂತೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟ್ರಯಲ್ ಡಿಸೈನ್ ಪಿಪಿಓಎಸ್ನಲ್ಲಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ನಿರರ್ಥಕತೆಯ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಯೋಗ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಯೋಗ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಟೈಪ್ I ದೋಷ ದರ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ಹಂತದ ಪ್ರಯೋಗದಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಗುರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೋಂದಣಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಟೈಪ್ I ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಅರ್ಥವಿಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎರಡನೇ ಹಂತದ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾಡಿದಂತೆ ದೊಡ್ಡ ಟೈಪ್ I ದೋಷ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಚಾರಣೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಣ ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಗೋ/ನೋ ಗೋ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲ/ಹೋ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಕೇವಲ ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ನಾವು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರವು ಬಿಗಿಯಾಗಿರಬೇಕು, ಅಂದರೆ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಕೇವಲ ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಈ ಕೆಳಗಿನ 2 ಸಮೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. ಪಿಪಿಓಎಸ್ = ಪಿಪಿಓಎಸ್ 1 ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರದ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿ = ಪಿಪಿಓಎಸ್ 2 ಅಲ್ಲಿ ಪಿಪಿಓಎಸ್ 1 ಮತ್ತು ಪಿಪಿಓಎಸ್ 2 ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಕಟ್ಆಫ್ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಮೊದಲ ಸಮೀಕರಣವು ಪಿ. ಪಿ. ಓ. ಎಸ್ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಮೊದಲ ಸಮೀಕರಣವು ಪಿ. ಪಿ. ಓ. ಎಸ್ ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಲ್ಲ ಎಂದು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮುಂದಿನ ಹಂತವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಎರಡನೆಯ ಸಮೀಕರಣವು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರವು ಬಿಗಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯ ಸಮೀಕರಣವು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರವು ತುಂಬಾ ಬಿಗಿಯಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಬೇಡುವುದಿಲ್ಲ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಬೇಕೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಫ್ಯೂಟಿಲಿಟಿ ಮಧ್ಯಂತರ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮನವರಿಕೆ ಮಾಡುವ ಪುರಾವೆಗಳಿವೆಯೇ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲು ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಿರರ್ಥಕತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗವು ತನ್ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ತಲುಪುವ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸದಿದ್ದಾಗ ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಶೂನ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ). ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿರರ್ಥಕತೆಯ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಬೀಟಾ ವೆಚ್ಚದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬೀಟಾ ವೆಚ್ಚವು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಲ್ಲದ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರರ್ಥಕತೆಯ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ನಿರರ್ಥಕತೆಯನ್ನು ಘೋಷಿಸಲು, ನಾವು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು. ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಈ ಕೆಳಗಿನ 2 ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. ಪಿಪಿಓಎಸ್ = ಪಿಪಿಓಎಸ್1 ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರದ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿ = ಪಿಪಿಓಎಸ್2 ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮಧ್ಯಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಯಶಸ್ಸಿನ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದುಃ ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಪಡೆದ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಆಸಕ್ತಿಯ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಿ ಮಧ್ಯಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಗಮನಿಸದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬಳಸುವ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಹೊಸದಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಅದು ಪಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರಯೋಗವು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟು n ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿಪಿಓಎಸ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಔಷಧೀಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು