பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட நேரியல் மாதிரிகள் (GLMs) என்பது இயல்பான அல்லாத விநியோகங்களுடன் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான சக்திவாய்ந்த புள்ளியியல் கருவியாகும், மேலும் அவை பொருளாதாரம், உயிரியல் மற்றும் சமூக அறிவியல் போன்ற பல்வேறு துறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஜிஎல்எம்களில் உள்ள முக்கிய கருத்துக்களில் ஒன்று நிலையான மற்றும் சீரற்ற விளைவுகளைப் புரிந்துகொள்வது, இது சுயாதீனமான மற்றும் சார்பு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளை மாதிரியாக்குவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.
பொதுவான நேரியல் மாதிரிகளைப் (GLMs) புரிந்துகொள்வது
நிலையான மற்றும் சீரற்ற விளைவுகளை ஆராய்வதற்கு முன், பொதுவான நேரியல் மாதிரிகள் பற்றிய தெளிவான புரிதல் அவசியம். GLMகள் நேரியல் பின்னடைவு மாதிரியின் நீட்டிப்பாகும், இது ஒரு இணைப்பு செயல்பாட்டின் மூலம் முன்கணிப்பு மாறிகளின் நேரியல் கலவையுடன் பதில் மாறியின் சராசரியை இணைப்பதன் மூலம் சாதாரணமாக விநியோகிக்கப்படாத தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய அனுமதிக்கிறது.
GLM களின் முக்கிய கூறுகளில் நேரியல் முன்கணிப்பு, இணைப்பு செயல்பாடு மற்றும் பதில் மாறியின் நிகழ்தகவு விநியோகம் ஆகியவை அடங்கும். நேரியல் முன்கணிப்பு என்பது முன்கணிப்பு மாறிகளின் எடையுள்ள தொகையாகும், அதே சமயம் இணைப்பு செயல்பாடு நேரியல் முன்கணிப்பிற்கும் மறுமொழி மாறியின் சராசரிக்கும் இடையிலான உறவை விவரிக்கிறது. கூடுதலாக, பைனோமியல், பாய்சன் அல்லது காமா போன்ற நிகழ்தகவு விநியோகத்தின் தேர்வு, பதில் மாறியின் தன்மையைப் பொறுத்தது.
GLMகளில் நிலையான விளைவுகள்
நிலையான விளைவுகள் என்பது மாதிரியில் மாறிலிகள் அல்லது குறிப்பிட்ட நிலைகளாகக் கருதப்படும் காரணிகள் அல்லது மாறிகள் ஆகும். இந்த விளைவுகள் முதன்மை ஆர்வமாக உள்ளன, மேலும் அவற்றின் நிலைகள் பெரும்பாலும் ஆராய்ச்சியாளரால் முன்னரே தீர்மானிக்கப்படுகின்றன அல்லது தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன. GLMகளின் பின்னணியில், நிலையான விளைவுகள் தரவுகளில் உள்ள மாறுபாட்டின் முறையான அல்லது சீரற்ற ஆதாரங்களைக் குறிக்கின்றன. பதில் மாறியில் சில காரணிகளின் குறிப்பிட்ட தாக்கத்தை ஆய்வு செய்ய அவை பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
GLM இல் நிலையான விளைவுகளை இணைக்கும் போது, காரணியின் அனைத்து நிலைகளிலும் விளைவுகள் நிலையானதாக இருக்கும் என்று மாதிரி கருதுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, நோயாளியின் விளைவுகளில் வெவ்வேறு சிகிச்சை முறைகளின் தாக்கத்தை பகுப்பாய்வு செய்யும் ஒரு ஆய்வில், சிகிச்சை முறைகள் நிலையான விளைவுகளாகக் கருதப்படும், ஏனெனில் அவை விசாரணையின் முதன்மை மையமாக உள்ளன. நிலையான விளைவுகளுடன் தொடர்புடைய குணகங்கள், பதில் மாறியில் அந்தந்த காரணிகளின் சராசரி விளைவுகளைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன.
GLMகளில் சீரற்ற விளைவுகள்
நிலையான விளைவுகளைப் போலன்றி, சீரற்ற விளைவுகள் என்பது ஒரு பெரிய மக்கள்தொகையிலிருந்து மாதிரியாகக் கருதப்படும் காரணிகள் அல்லது மாறிகள் ஆகும், மேலும் அவற்றின் நிலைகள் ஆய்வில் காணப்பட்ட குறிப்பிட்ட நிலைகளுக்கு அப்பால் பொதுமைப்படுத்துவதற்கு ஆர்வமாக உள்ளன. சீரற்ற விளைவுகள் நிலையான விளைவுகளால் விளக்க முடியாத மாறுபாட்டைப் பிடிக்கின்றன மற்றும் காரணியின் அதே மட்டத்தில் உள்ள அவதானிப்புகளின் தொடர்பு அல்லது கிளஸ்டரிங்கைக் கணக்கிடப் பயன்படுகிறது.
GLM களின் பின்னணியில், படிநிலை அல்லது க்ளஸ்டர்ட் தரவுகளைக் கையாளும் போது சீரற்ற விளைவுகள் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு அவதானிப்புகள் குடும்பங்களுக்குள் தனிநபர்கள் அல்லது மருத்துவமனைகளில் உள்ள நோயாளிகள் போன்ற உயர்-நிலை அலகுகளுக்குள் குழுவாக இருக்கும். மாதிரியில் சீரற்ற விளைவுகளை இணைப்பதன் மூலம், பகுப்பாய்வு இந்த குழுக்களுக்குள் உள்ள தொடர்பு கட்டமைப்பைக் கணக்கிடலாம் மற்றும் நிலையான விளைவுகளின் துல்லியமான மதிப்பீடுகளை வழங்கலாம்.
வேறுபாடுகள் மற்றும் பயன்பாடுகள்
நிலையான மற்றும் சீரற்ற விளைவுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாடு அவற்றின் விளக்கம் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தலில் உள்ளது. நிலையான விளைவுகள் ஆய்வில் காணப்பட்ட நிலைகளுக்கு குறிப்பிட்டவை மற்றும் பதில் மாறியில் அவற்றின் சராசரி தாக்கத்தின் அடிப்படையில் நேரடியாக விளக்கக்கூடியவை. மறுபுறம், சீரற்ற விளைவுகள் பரந்த மக்கள்தொகை அல்லது கிளஸ்டர்களுக்குப் பொருந்தும் மற்றும் குறிப்பிட்ட மாதிரிக்கு அப்பால் கண்டுபிடிப்புகளைப் பொதுமைப்படுத்தப் பயன்படுகிறது.
எடுத்துக்காட்டாக, மாணவர்களின் செயல்திறனில் பல்வேறு கற்பித்தல் முறைகளின் தாக்கத்தை ஆராயும் ஒரு ஆய்வில், பயிற்றுவிப்பாளர்களின் தேர்வு ஒரு சீரற்ற விளைவு எனக் கருதப்படும். இதற்கு நேர்மாறாக, ஆய்வில் பயன்படுத்தப்படும் குறிப்பிட்ட கற்பித்தல் முறைகள் நிலையான விளைவுகளாகக் கருதப்படும், ஏனெனில் அவை விசாரணையின் மையமாக உள்ளன.
நடைமுறை பரிசீலனைகள் மற்றும் மாதிரி தேர்வு
GLMகளை உருவாக்கும்போது, தரவுகளின் தன்மை மற்றும் ஆராய்ச்சி கேள்வியின் அடிப்படையில் நிலையான, சீரற்ற அல்லது கலவையான விளைவுகளைச் சேர்க்க வேண்டுமா என்பதை ஆராய்ச்சியாளர்கள் கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும். நிலையான மற்றும் சீரற்ற விளைவுகளின் சரியான தேர்வு மிகவும் துல்லியமான மற்றும் வலுவான மாதிரிகளுக்கு வழிவகுக்கும், மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளில் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.
நிலையான மற்றும் சீரற்ற விளைவுகளுக்கு இடையேயான தேர்வு மாதிரி சிக்கலானது, மதிப்பீட்டு முறைகள் மற்றும் முடிவுகளின் விளக்கம் ஆகியவற்றிற்கு தாக்கங்களை ஏற்படுத்தும் என்பது குறிப்பிடத்தக்கது. வெவ்வேறு மாதிரி விவரக்குறிப்புகளை ஒப்பிட்டு, அவற்றின் தரவுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான அணுகுமுறையைத் தீர்மானிக்க, ஆராய்ச்சியாளர்கள் பெரும்பாலும் சாத்தியக்கூறு விகித சோதனைகள், AIC மற்றும் BIC போன்ற புள்ளிவிவர நுட்பங்களை நம்பியுள்ளனர்.
முடிவுரை
நிலையான மற்றும் சீரற்ற விளைவுகள் GLMகளின் அடிப்படைக் கூறுகளாகும், தரவுகளில் உள்ள மாறுபாட்டின் முறையான மற்றும் சீரற்ற ஆதாரங்களைக் கைப்பற்றுவதற்கான மதிப்புமிக்க கருவிகளை வழங்குகிறது. நிலையான மற்றும் சீரற்ற விளைவுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது கடுமையான புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வுகளை நடத்துவதற்கும் முடிவுகளிலிருந்து அர்த்தமுள்ள முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் முக்கியமானது.
GLM களில் நிலையான மற்றும் சீரற்ற விளைவுகளை இணைப்பதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் சிக்கலான தரவு கட்டமைப்புகளைக் கணக்கிடலாம், மாறுபாட்டின் கவனிக்கப்படாத ஆதாரங்களைக் கணக்கிடலாம் மற்றும் அவர்களின் கண்டுபிடிப்புகளின் பொதுமயமாக்கலை மேம்படுத்தலாம். இந்த கருத்துக்கள் புள்ளியியல் துறையை முன்னேற்றுவதிலும், பல்வேறு களங்களில் உள்ள ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு சிறந்த புள்ளியியல் கொள்கைகளின் அடிப்படையில் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க அதிகாரம் அளிப்பதிலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.