Z-factor
ಝಡ್-ಅಂಶವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರದ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಇದನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ (ಅಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಝಡ್-ಪ್ರೈಮ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ನೀಡುವಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಝಡ್ 'ಎಂದು ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಪರದೆಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಯೋಗಕಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ (ನೂರಾರು ಸಾವಿರದಿಂದ ಹತ್ತಾರು ಮಿಲಿಯನ್) ಅಜ್ಞಾತ ಮಾದರಿಗಳ ಏಕ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಳತೆಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪರದೆಗಳು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ದೊಡ್ಡ ಪರದೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಊಹಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಣ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ (ಅಥವಾ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ) ಪರದೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಝಡ್-ಅಂಶವು ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಪರದೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ Z-ಅಂಶವನ್ನು ನಾಲ್ಕು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಧನಾತ್ಮಕ (p) ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ (n) ನಿಯಂತ್ರಣಗಳ (,, ಮತ್ತು,) ನಡುವಿನ () ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು. ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಝಡ್-ಅಂಶವನ್ನು ಹೀಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಝಡ್-ಅಂಶವನ್ನು ಮಾದರಿ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ. ಝಡ್-ಅಂಶಕ್ಕೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆಃ ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಮಾನದಂಡಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಶೂನ್ಯ ಝಡ್-ಅಂಶವು ಮೇಲೆ ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಅನುಪಯುಕ್ತ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, σp = σn = 1 ಆಗಿದ್ದರೆ, ನಂತರ μp = 6 ಮತ್ತು μn = 0 ಶೂನ್ಯ Z-ಅಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಈ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ, ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮೌಲ್ಯವು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು 105ರಲ್ಲಿ 1ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ತೀವ್ರ ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Z-ಅಂಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿನ ಸ್ಥಿರ ಅಂಶ 3 ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದಕ್ಕಾಗಿ 99 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸರಾಸರಿ 3 ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಬಲವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಲ್ಲದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದರೆ, ಉಲ್ಲೇಖವು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ಋಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯದ ಅರ್ಥ) ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವಂತಿರಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂದಾಜುಗಳು ದೃಢವಾಗಿಲ್ಲ; ಅದಕ್ಕನುಗುಣವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು "ದೃಢವಾದ ಝಡ್-ಪ್ರೈಮ್" ಅನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಸರಾಸರಿಗೆ ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಕ್ಕೆ ಮಧ್ಯಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಚಲನವನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ. ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಪರೀತ ಮೌಲ್ಯಗಳು (ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು) ಝಡ್-ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು, ಇದು ನಿಜವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕೂಲವಾದ ಝಡ್-ಅಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಒಂದೇ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಝಡ್-ಅಂಶ-ಆಧಾರಿತ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಝಡ್-ಅಂಶದಲ್ಲಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿಹ್ನೆಯು ಝಡ್-ಅಂಶದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಅನನುಕೂಲಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿಯತಾಂಕ, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ಸರಾಸರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸ (ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ), ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯ ಒಂದು ಅಂದಾಜು ಹೊರಗಿನವರಿಗೆ ದೃಢವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಝಡ್-ಸ್ಕೋರ್ ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಸ್ಕೋರ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. (2005) "ಕ್ವಾಂಟಿಟೇಟಿವ್ ಅಸ್ಸೆ ಇವಾಲ್ಯುಯೇಷನ್ ಅಂಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್" (ಅಪ್ರಕಟಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿ) ಜಾಂಗ್ ಎಕ್ಸ್ಎಚ್ಡಿ (2011) "ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ಃ ಪ್ರಾಕ್ಟಿಕಲ್ ಎಕ್ಸ್ಪೆರಿಮೆಂಟಲ್ ಡಿಸೈನ್ ಅಂಡ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಫಾರ್ ಜೀನೋಮ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಆರ್ಎನ್ಎಐ ರಿಸರ್ಚ್, ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಪ್ರೆಸ್" ಚೇಂಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಎಫೆಕ್ಟ್ ಸೈಜ್ ಬಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಟೆಕ್ನಿಕ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಟೂಲ್ಸ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಫಾರ್ಮಾಸ್ಯುಟಿಕಲ್ ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್