গণনা সংক্রান্ত গুরুত্ব: নমুনার আকার এবং পরিসংখ্যান শক্তি
কোয়ক মিনহ লাই
শেয়ার:
স্ট্যাটিস্টিক্যাল সিগনিফিকেন্স: নমুনার আকার(গুলো) এবং পরিসংখ্যানগত শক্তি - আমাদের চারপাশের বিশ্ব বিহিত করতে, গবেষকরা আনুষ্ঠানিকভাবে সনাক্ত করা সত্য এবং মিথ্যা আলাদা করতে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি ব্যবহার করেন। জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্স আজ্ঞা করে কিভাবে জেনেটিক, নিউরোলজিক্যাল এবং আচরণগত সিস্টেমগুলি একটি জীবের ও বিশ্বের সঙ্গে যোগসূত্র স্থাপন, নেভিগেট এবং চিন্তা করার ক্ষমতাকে সমর্থন করে।
এর অর্থ জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্স পরীক্ষা ডিজাইন করে এবং বিশ্লেষণের সমস্ত স্তরে তথ্য সংগ্রহ করে। বিশ্বের গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যে বিশ্ব প্রকৃতির মূল বিষয়গুলিকে আমাদের বোঝার জন্য আরও পরিষ্কার করে সচেষ্ট হচ্ছে তারা একটি পরিকল্পিত ছোট পরীক্ষা সিরিজে ধারণা বা অনুমান পরীক্ষা করে। এই পরীক্ষাগুলি নির্দিষ্ট কারণগুলিকে তদন্ত করতে প্রবণতাধারী হতে পারে যা একটি ফলাফলের উপর প্রভাবিত করতে পারে বা নাও করতে পারে এবং পরিবেশ, যৌন Orientation, race or socioeconomic status এর মতো আড়ৎ শেখানের প্রভাবকে কমিয়ে দেয়।
দৃশ্য-তত্ত্ব একটি: ডোপামিন মুক্তির স্টাডি
জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্সে, ডোপামিন সাধারণভাবে একটি "ভালো-মন্দ" যৌগ হিসেবে বিবেচিত হয়। এর মুক্তি নিউক্লিয়াস আকম্বেন্সে (NuAc) তাদের আচরণগুলির মাধ্যমে বা যা আমাদের আচরণের উদ্দীপনা বাড়িয়ে তুলে তা দ্বারা উদ্দীপ্ত হয়। এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:
একটি ভাল খাবার খাওয়া
প্রিয়জনদের সঙ্গে সময় কাটানো
যৌন
চিনি
ধরি, আমরা দেখতে চাই যে NuAc-এ সর্বোচ্চ ডোপামিনের স্তর কবে ঘটছে, প্রয়োজনীয় ή পরিচিত দৃশ্য শোরের সামনে, চলাকালীন, নাকি পরে। আমরা আমাত্য যোহান মাকিন্টশের গবেষণার থেকে গৃহীত EEG পরীক্ষামূলক ডিজাইন ব্যবহার করতে পারি। আমরা অনুমান করতে পারি যে, ডোপামিন মুক্তি ঘটে এবং কিছুটা পরে পরিচিত বা কাঙ্খিত দৃশ্য শোরের প্রদর্শনের সময় এবং উঁচু অবস্থানে আসে।
এখন, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আমরা পরীক্ষার বিষয় কোথা থেকে পাব?
পরীক্ষামূলক পরিস্থিতিতে, "জনসংখ্যা" সেই বড়, মোট সংরক্ষিত গোষ্ঠীকেই বোঝায় যা অধ্যয়ন করা হচ্ছে। আপনার ল্যাব সম্ভবত এমন একটি প্রযুক্তি উদ্ভাবন করতে প্রস্তুত নয় যা শতাধিক হাজার বা লক্ষ মানুষের উপর ডোপামিন মুক্তির তথ্য সংগ্রহ করতে পারে।
সুতরাং, আমরা জনসংখ্যাকে বুঝতে একটি ছোট, প্রতিনিধিত্বাত্মক গোষ্ঠী বা নমুনা থেকে তথ্য সংগ্রহ করার চেষ্টা করব। এজন্য, আমাদের দুটি মূল প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে।
আমাদের নমুনায় কতজন ব্যক্তি অন্তর্ভুক্ত হতে হবে?
এটি কীভাবে বাস্তবিকারী সিগনিফিকেন্স এবং পরিসংখ্যানগত শক্তির সাথে সম্পর্কিত?
চলুন এটি নিচে ভেঙে ফেলি।
পরিসংখ্যানগত শক্তি এবং বাস্তব প্রভাব
পরিসংখ্যানগত শক্তি একটি পরীক্ষার জন্য সেই সম্ভাবনা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা প্রকৃত প্রভাব যে ঘটে, তার একটি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য সনাক্ত করতে। এটি বাস্তব প্রভাব হিসেবেও পরিচিত।
বাস্তব প্রভাব হল পরীক্ষামূলক ডিজাইনের কোণঠাসা। কোহেনের 1988 সালের রিপোর্ট, বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির অর্থে প্রভাবশালী, যুক্তি দিয়েছিল যে একটি গবেষণা ডিজাইন করা উচিত যাতে বাস্তব প্রভাব সনাক্ত করার জন্য 80% সম্ভাবনা থাকে। এই 80% একটি উচ্চ-শক্তির (HP) পরীক্ষার ডিজাইন প্রতিনিধিত্ব করে, যখন 20% এর কাছাকাছি যেকোনো মান একটি নিম্ন-শক্তির (LP) পরীক্ষার ডিজাইন।
কোহেন উল্লেখ করেছেন যে গবেষণাগুলির সবসময় 20% এর নিচে সম্ভাবনা থাকা উচিত একটি প্রকার II ভুল বিশ্লেষণ করার, যা একটি মিথ্যা নেতিবাচক হিসাবে পরিচিত। তিনি চুরি হয়ে যাওয়া আবিষ্কারগুলির জন্য একই নির্দেশিকার পরিসীমা ব্যবহার করেন, যা ঘটে যখন একটি গবেষক সঠিকভাবে উল্লেখ করেন যে যখন একটি পার্থক্য সত্যিই অস্তিত্ব সচেতন থাকে তখন কোনও গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব নেই।
পরিসংখ্যানগত শক্তি কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এই দৃশ্যটি চিন্তা করুন। যদি 80% শক্তির সাথে 100 টি ভিন্ন গবেষণায় সত্যিকার প্রভাব থাকে, তবে পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি 100 এর মধ্যে 80 টি আসল প্রভাব সনাক্ত করবে। তবে, যখন একটি গবেষণায় 20% গবেষণা শক্তি থাকে, এবং যদি ফলাফলগুলিতে 100টি প্রকৃত অ-শূন্য প্রভাব থাকে তবে আশা করা হচ্ছে যে এই গবেষণা শুধুমাত্র 20 টি আবিষ্কার করবে।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায় পরিসংখ্যানগত শক্তির অসুবিধা
অবিশ্বাস্যভাবে, নিউরোসায়েন্স গবেষণার সম্পদ-প্রবণ প্রকৃতির কারণে, এই ক্ষেত্রে একটি মধ্যম পরিসংখ্যানগত শক্তি রয়েছে প্রায় 21% এবং 8% থেকে 31% পর্যন্ত বিস্তৃত পরিসরে গড়ে । নিউরোসায়েন্স গবেষণায় নিম্ন পরিসংখ্যানগত শক্তি:
অনুসন্ধানের পুনরায় টাকাকরণের সন্দেহ জাগায়।
একটি বাড়িয়ে দেওয়া প্রভাব আকারের দিকে পরিচালিত করে।
সঠিকভাবে বাস্তব প্রভাব যেগুলি উপস্থাপন করে না তাদের পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফলের সম্ভাবনা হ্রাস করে।
সুতরাং, বর্তমান নিউরোসায়েন্স গবেষণার রাষ্ট্র পরিসংখ্যানগত শক্তি সমস্যায় আটকা পড়েছে কারণ এই মানগুলি কোহেনের তাত্ত্বিক থ্রেশহোল্ডের তুলনায় অনেক নিচে।
একটি প্রতিনিধিত্বাত্মক নমুনা(গুলি) গোষ্ঠী প্রতিষ্ঠা
দৃশ্য-তত্ত্ব একের উদ্দেশ্য: অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং বড় নমুনার মাধ্যমে আমাদের পরীক্ষার মধ্যে নমুনা ত্রুটি এবং প্রকার I এবং II ত্রুটি এড়ানো।
যদি আমরা পরীক্ষা কার্যকরীভাবে গুরুত্বপূর্ণ হতে চাই তবে আমাদের নমুনা সেটে কতটি মানব মস্তিষ্কের স্ক্যান অন্তর্ভুক্ত করতে হবে? বাস্তব গুরুত্বপূর্ণতা বোঝায় যে একটি পরীক্ষার ফলাফলগুলি বাস্তব জগতের সাথে প্রযোজ্য কিনা।
একজন নিউরোসায়েন্টিস্টের পরীক্ষার প্রভাব নির্ধারণের দক্ষতা (পরিসংখ্যানগত শক্তি) নমুনার আকারের সাথে সম্পর্কিত। দৃশ্য-তত্ত্ব 1 এর উপার্জন অব্যাহত রাখতে, লক্ষ্য হল পর্যাপ্ত তথ্য সংগ্রহ করা যাতে আমরা তা পরিসংখ্যানগতভাবে মূল্যায়ন করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তির সময় একটি সত্যিকারের প্রভাব ঘটছে কিনা আবেগময়ভাবে চার্জ করা দৃশ্য শোর প্রদর্শনের পরে। তাত্ক্ষণিকভাবে, আমাদের নমুনায় অন্তর্ভুক্তির জন্য এমন একটি মানদণ্ড প্রতিষ্ঠা করতে হবে যা নমুনা ত্রুটির সম্ভাবনা কমাবে।
ত্রুটি এড়াতে কিভাবে
আगे আন্দোলনের পূর্বে দুটি শব্দ বুঝতে গুরুত্বপূর্ণ।
নমুনা ত্রুটি: নমুনা গ্রহণের সময়, সবসময় একটি সম্ভাবনা থাকে যে নির্বাচিত ব্যক্তিদের সংগ্রহিত তথ্য জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করবে না।
পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স: পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স মানে হল যে আমাদের তথ্য এবং আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাব সম্ভবত সত্যিকার প্রভাব। অধিকাংশ বায়োমেডিক্যাল বিজ্ঞানগুলিতে, পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্সটি .05 এর একটি সিগনিফিকেন্স স্তর অথবা p-value এর সাথে প্রতিষ্ঠিত হয়। মৌলিকভাবে, এর মানে হল যে বিজ্ঞানীরা তাদের পরীক্ষায় পর্যবেক্ষণ করা প্রভাব সম্পর্কে 95% বিশ্বাসী।
আপনি চিন্তা করুন, যদি তথ্য একটি সম্পর্ক দেখায় (যেমন, ডোপামিন মুক্তি)। এখানে 5% সম্ভবনা আছে যে এটি সুযোগ দ্বারা হয় এবং ভেরিয়েবলের (দৃশ্য শোর) সাথে সম্পর্কিত নয়। এটি একটি প্রকার I ত্রুটি হবে। অন্যদিকে, 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে আমাদের সংগৃহীত তথ্য ডোপামিন মুক্তি এবং দৃশ্য শোরের মধ্যে কোন সম্পর্ক দেখাতে পারে যখন, প্রকৃতপক্ষে, একটি বাস্তব প্রভাব বিদ্যমান থাকে - একটি মিথ্যা নেতিবাচক বা প্রকার II ত্রুটির।
যথাযথভাবে অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড স্থাপন করা অনেক বেশি কার্যকরী, কারণ একটি নির্দিষ্ট নমুনার আকারের পরে একটির প্রত্যাশা বেড়ে যায়।
আমরা আশা করছি যে সব মানুষের প্রতিনিধিত্ব করে এমন তথ্য সংগ্রহ করতে, এবং আমরা চাই আমাদের উপসংহার বাস্তবিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ এবং পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ दोनों হোক। সফলভাবে আমাদের নমুনা সেট ডিজাইন করতে, একটি নমুনা ত্রুটি, প্রকার I ত্রুটি (মিথ্যা পজিটিভ), বা প্রকার II ত্রুটি (মিথ্যা নেতিবাচক) এড়ানো এবং হিসাব করা আবশ্যক।
আমাদের পরীক্ষা নিম্নলিখিত অনুমানটি পরীক্ষা করছে:
শূন্য অনুমান - NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্ট দৃশ্য শোর মধ্যে কোন সম্পর্ক বা প্রভাব নেই।
অনুমান - NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্ট দৃশ্য শোর মধ্যে একটি সম্পর্ক আছে এবং ডোপামিনের মুক্তি দৃশ্য শোর দেখা পরে ঘটে।
NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্স দৃশ্য শোর মধ্যে একটি সম্পর্ক বিদ্যমান। যখন তথ্য পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ নয়:
আমাদের অনুমান প্রত্যাখ্যান করা হয়।
কোন বাস্তব প্রভাব বা পার্থক্য পাওয়া যায়নি।
আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি যে সুযোগ থেকে ঘটেছে তার ফলস্বরূপ আগেই নির্ধারণ করা যেতে পারে।
জনসংখ্যা বুঝতে?
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে বাস্তবিক সীমাবদ্ধতা।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায়, একটি আনুষ্ঠানিক অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড সাধারণত জনসংখ্যার মধ্যে অন্তর্ভুক্তির সম্ভাবনা সমান করার বা বিকল্পভাবে এটি এড়াতে চেষ্টা করে। আমাদের ব্যক্তিদের নির্বাচন থেকে এড়ানো উচিত কেবলমাত্র কারণ তারা কাছে বা তথ্য সংগ্রহে উপকারী হয়, কারণ এটি একটি নমুনার ত্রুটির প্রেস্ক্রিপশন।
নমুনা সেটের উত্পাদনের সেরা পদ্ধতি হল অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড ব্যবহৃত যা পুরোটাই জনসংখ্যার সমান হিসাবে নির্বাচনের সম্ভাবনা। উদাহরণস্বরূপ, গননা তথ্য ব্যবহার করে, আমরা ওহিওর প্রতিটি জেলার 50 জন এলোমেলোভাবে নির্বাচিত ব্যক্তির জন্য যোগাযোগ তথ্য সংগ্রহ করতে পারি। এইভাবে নির্বাচনের অশান্তির সম্ভাবনা কমে যায় কারণ নামগুলি সকল ভূগতির ক্ষেত্র থেকে সমানভাবে এলোমেলোভাবে নির্বাচিত হবে।
পরীক্ষামূলক ডিজাইন প্রতিষ্ঠা, নমুনার আকার বাড়ানো, এবং পূর্ণরূপেও একটি পক্ষপাতহীন, এলোমেলো এবং সমানভাবে কার্যকরী অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড দ্রুত বাস্তবিক সীমাবদ্ধতার বিরুদ্ধে চলে আসতে পারে। এটি সব স্তরের বৈজ্ঞানিক গবেষণা সমস্যা। সাধারণত, বাজেট এবং সময়সীমার সীমাবদ্ধতা প্রথম যে মৌলিক কয়েকটি সমস্যা। সাম collectively উদাহরণস্বরূপ, পরিসংখ্যানগত সিগনিফিক্যান্সের উপর এই সমস্যা সক্রিয় গবেষণার ক্ষেত্র।
কি হল বাস্তব প্রভাব আকার?
নিউরোসায়েন্স গবেষণার নিম্ন পরিসংখ্যানগত শক্তির কারণে, আমরা সাধারণভাবে বাস্তব প্রভাব আকার বৃদ্ধি প্রভাবিত করি যা অনেক গবেষণার পুনরাবৃত্তির নিম্ন প্রতিস্পন্দন হিসেবে ফলাফল করে। তদুপরি, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অন্তর্নিহিত জটিলতা পরিসংখ্যানগত শক্তিকে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে।
এই ক্ষেত্রে একটি পদ্ধতি হিসেবে সমষ্টিগত গবেষণায় বেশীভাবে সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বাড়ানোর জন্য নমুনার আকার বাড়াতে হতে পারে। এটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বৃদ্ধি করে। গবেষণা ডিজাইন করার জন্য যথোপযুক্ত নমুনার আকার নির্বাচন করা মৌলিক। যা:
বাস্তবিক আবিষ্কার করে।
মস্তিষ্কের অগণিত প্রক্রিয়াগুলির বোঝাপড়াকে উন্নত করে।
কার্যকর থেরাপি তৈরি করে।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় ভবিষ্যৎ চ্যালেঞ্জগুলো সৃষ্টিকারী: এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম
নিউরোসায়েন্স গবেষণার পরীক্ষামূলক ডিজাইনগুলিকে মৌলিক সঠিক পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স স্পষ্ট করার জন্য বৃহত্তর নমুনা গোষ্ঠী আকার এবং আরও ভাল অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড প্রতিষ্ঠার দিকে উন্নীত করতে হবে। এমোটিভল্যাবের মতো টুলসমাহারিত গোছানো প্ল্যাটফর্মের জন্য প্রবেশাধিকার ফলস্বরূপ, গবেষকদের বিদেশী, বেশী প্রতিনিধি প্রদানের ব্যক্তিগতদের প্রবেশাধিকার দেওয়া হয় - গোষ্ঠী সদস্যদের আকার বাড়িয়ে এবং সকল জনসংখ্যার অন্তর্ভুক্তি - গবেষণা গোষ্ঠীর জন্য মোটামুটি পরিবহনশীল সাহায্য সংরক্ষিত হয় মলায়।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণা সীমিততার কারণে নমুনার ত্রুটির স্বীকার হয়ে যেতে পারে। "WEIRD গ্রুপ" ধারণা বিভিন্ন সমস্যা এটি পেরেকায়। বেশিরভাগ বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণা একেবারেই প্রাতিষ্ঠানিক যে অধিকাংশ পরীক্ষার বিষয় পশ্চিম, শিক্ষিত, শিল্পায়িত, ধনী এবং গণতান্ত্রিক দেশগুলি থেকে পরিচালিত হয়। তবে, এমোটিভল্যাবের EEG প্ল্যাটফর্মের মতো দূরবর্তী তথ্য সংগ্রহ যন্ত্রটি গবেষকদের কলেজের ক্যাম্পাসের বাইরে নমুনা গোষ্ঠিগুলির কাছে পৌঁছানোর সুযোগ দেয়, যা জনসংখ্যা আরও জোরদার করে গবেষণার জন্য।
এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে মুক্ত রেখেছে এবং বরং এদের গবেষণার ডিজাইন এবং ফলাফলের বিশ্লেষণে জড়িয়ে পড়ানোর দিকে তাদের শক্তি কেন্দ্রিত করতে অনুমোদন দেয়।
এমোটিভল্যাবের প্ল্যাটফর্ম এবং দূরবর্তী EEG সরঞ্জামগুলি শুধু পরীক্ষামূলক নমুনা গোষ্ঠীতে অন্তর্ভুক্ত হওয়া ব্যক্তিদের বৈচিত্র্যের সম্প্রসারণকে সাহায্য করছে না। এটি সমগ্র নমুনার আকার এবং লক্ষ্য জনসংখ্যায় পৌঁছানোর বিষয়ে যে সমস্যাগুলি মধ্যস্থতা করে।
এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে গবেষকদের মুক্ত করে এবং পরবর্তীতে তাদের গবেষণার ডিজাইন এবং ফলাফল বিশ্লেষণে মনোনিবেশ করতে অনুমতি দেয়। আমাদের প্ল্যাটফর্ম পরীক্ষাগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত ব্যক্তিদের উৎপন্ন করে। অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগের সময় ব্যয়, সমন্বয় এবং সময়সূচী করা এবং পরীক্ষাগারে তথ্য সংগ্রহের রাস্তা ব্যয় করার প্রয়োজন নেই। যে করা দরকার তা হল যে অনলাইন প্ল্যাটফর্মে কাঙ্ক্ষিত জনসংখ্যা নির্ধারণ করা হয়, এবং এমোটিভল্যাবগুলি সেরা পর্যাপ্ত মানদণ্ড অনুযায়ী পরীক্ষাটিকে সংহত করবে। অংশগ্রহণকারীরা নিজেদের বাড়িতে নিজের যন্ত্রপাতি ব্যবহার করে পরীক্ষায় অংশ নেন। তাদের হেডসেটের সাথে পরিচিতি গবেষকদের ব্যবহারের নির্দেশনার প্রয়োজনীয়তা মুছে ফেলে।
তারপরও, এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম স্বয়ংক্রিয় EEG রেকর্ডিং তাত্পর্য নিয়ন্ত্রণ এবং মূল্যায়ন প্রদান করে। নিম্ন গুণমানের অনেক ডেটা নমুনা বা পরিসংখ্যানে ত্রুটি মোকাবেলা করতে সহায়ক নয়। তবে, उच्च গুণমানের তথ্যগুলি পাওয়া যাচ্ছে, তবে এটি অপচয় এবং পরিসংখ্যানগত ত্রুটি এড়াতে সাহায্যকারী একটি সমাধান.
নমুনা
জনসংখ্যা
পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স
আপনার গবেষণার জন্য এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্মে আরও কিছু শিখতে চান?
এমোটিভল্যাবস আপনাকে আপনার গবেষণা তৈরি করতে, আপনার গবেষণা নিরাপদ এবং সুরক্ষিতভাবে প্রকাশ করতে, বৈশ্বিক যাচাইকৃত অংশগ্রহণকারীদের থেকে বৈধ ভিত্তিতে গবেষণা করতে এবং একটি প্ল্যাটফর্ম থেকেই উচ্চ মানের EEG তথ্য সংগ্রহ করতে সক্ষম করে। আরও জানার জন্য এখানে ক্লিক করুন অথবা একটি ডেমোর প্রত্যাশা করুন।
স্ট্যাটিস্টিক্যাল সিগনিফিকেন্স: নমুনার আকার(গুলো) এবং পরিসংখ্যানগত শক্তি - আমাদের চারপাশের বিশ্ব বিহিত করতে, গবেষকরা আনুষ্ঠানিকভাবে সনাক্ত করা সত্য এবং মিথ্যা আলাদা করতে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি ব্যবহার করেন। জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্স আজ্ঞা করে কিভাবে জেনেটিক, নিউরোলজিক্যাল এবং আচরণগত সিস্টেমগুলি একটি জীবের ও বিশ্বের সঙ্গে যোগসূত্র স্থাপন, নেভিগেট এবং চিন্তা করার ক্ষমতাকে সমর্থন করে।
এর অর্থ জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্স পরীক্ষা ডিজাইন করে এবং বিশ্লেষণের সমস্ত স্তরে তথ্য সংগ্রহ করে। বিশ্বের গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যে বিশ্ব প্রকৃতির মূল বিষয়গুলিকে আমাদের বোঝার জন্য আরও পরিষ্কার করে সচেষ্ট হচ্ছে তারা একটি পরিকল্পিত ছোট পরীক্ষা সিরিজে ধারণা বা অনুমান পরীক্ষা করে। এই পরীক্ষাগুলি নির্দিষ্ট কারণগুলিকে তদন্ত করতে প্রবণতাধারী হতে পারে যা একটি ফলাফলের উপর প্রভাবিত করতে পারে বা নাও করতে পারে এবং পরিবেশ, যৌন Orientation, race or socioeconomic status এর মতো আড়ৎ শেখানের প্রভাবকে কমিয়ে দেয়।
দৃশ্য-তত্ত্ব একটি: ডোপামিন মুক্তির স্টাডি
জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্সে, ডোপামিন সাধারণভাবে একটি "ভালো-মন্দ" যৌগ হিসেবে বিবেচিত হয়। এর মুক্তি নিউক্লিয়াস আকম্বেন্সে (NuAc) তাদের আচরণগুলির মাধ্যমে বা যা আমাদের আচরণের উদ্দীপনা বাড়িয়ে তুলে তা দ্বারা উদ্দীপ্ত হয়। এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:
একটি ভাল খাবার খাওয়া
প্রিয়জনদের সঙ্গে সময় কাটানো
যৌন
চিনি
ধরি, আমরা দেখতে চাই যে NuAc-এ সর্বোচ্চ ডোপামিনের স্তর কবে ঘটছে, প্রয়োজনীয় ή পরিচিত দৃশ্য শোরের সামনে, চলাকালীন, নাকি পরে। আমরা আমাত্য যোহান মাকিন্টশের গবেষণার থেকে গৃহীত EEG পরীক্ষামূলক ডিজাইন ব্যবহার করতে পারি। আমরা অনুমান করতে পারি যে, ডোপামিন মুক্তি ঘটে এবং কিছুটা পরে পরিচিত বা কাঙ্খিত দৃশ্য শোরের প্রদর্শনের সময় এবং উঁচু অবস্থানে আসে।
এখন, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আমরা পরীক্ষার বিষয় কোথা থেকে পাব?
পরীক্ষামূলক পরিস্থিতিতে, "জনসংখ্যা" সেই বড়, মোট সংরক্ষিত গোষ্ঠীকেই বোঝায় যা অধ্যয়ন করা হচ্ছে। আপনার ল্যাব সম্ভবত এমন একটি প্রযুক্তি উদ্ভাবন করতে প্রস্তুত নয় যা শতাধিক হাজার বা লক্ষ মানুষের উপর ডোপামিন মুক্তির তথ্য সংগ্রহ করতে পারে।
সুতরাং, আমরা জনসংখ্যাকে বুঝতে একটি ছোট, প্রতিনিধিত্বাত্মক গোষ্ঠী বা নমুনা থেকে তথ্য সংগ্রহ করার চেষ্টা করব। এজন্য, আমাদের দুটি মূল প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে।
আমাদের নমুনায় কতজন ব্যক্তি অন্তর্ভুক্ত হতে হবে?
এটি কীভাবে বাস্তবিকারী সিগনিফিকেন্স এবং পরিসংখ্যানগত শক্তির সাথে সম্পর্কিত?
চলুন এটি নিচে ভেঙে ফেলি।
পরিসংখ্যানগত শক্তি এবং বাস্তব প্রভাব
পরিসংখ্যানগত শক্তি একটি পরীক্ষার জন্য সেই সম্ভাবনা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা প্রকৃত প্রভাব যে ঘটে, তার একটি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য সনাক্ত করতে। এটি বাস্তব প্রভাব হিসেবেও পরিচিত।
বাস্তব প্রভাব হল পরীক্ষামূলক ডিজাইনের কোণঠাসা। কোহেনের 1988 সালের রিপোর্ট, বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির অর্থে প্রভাবশালী, যুক্তি দিয়েছিল যে একটি গবেষণা ডিজাইন করা উচিত যাতে বাস্তব প্রভাব সনাক্ত করার জন্য 80% সম্ভাবনা থাকে। এই 80% একটি উচ্চ-শক্তির (HP) পরীক্ষার ডিজাইন প্রতিনিধিত্ব করে, যখন 20% এর কাছাকাছি যেকোনো মান একটি নিম্ন-শক্তির (LP) পরীক্ষার ডিজাইন।
কোহেন উল্লেখ করেছেন যে গবেষণাগুলির সবসময় 20% এর নিচে সম্ভাবনা থাকা উচিত একটি প্রকার II ভুল বিশ্লেষণ করার, যা একটি মিথ্যা নেতিবাচক হিসাবে পরিচিত। তিনি চুরি হয়ে যাওয়া আবিষ্কারগুলির জন্য একই নির্দেশিকার পরিসীমা ব্যবহার করেন, যা ঘটে যখন একটি গবেষক সঠিকভাবে উল্লেখ করেন যে যখন একটি পার্থক্য সত্যিই অস্তিত্ব সচেতন থাকে তখন কোনও গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব নেই।
পরিসংখ্যানগত শক্তি কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এই দৃশ্যটি চিন্তা করুন। যদি 80% শক্তির সাথে 100 টি ভিন্ন গবেষণায় সত্যিকার প্রভাব থাকে, তবে পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি 100 এর মধ্যে 80 টি আসল প্রভাব সনাক্ত করবে। তবে, যখন একটি গবেষণায় 20% গবেষণা শক্তি থাকে, এবং যদি ফলাফলগুলিতে 100টি প্রকৃত অ-শূন্য প্রভাব থাকে তবে আশা করা হচ্ছে যে এই গবেষণা শুধুমাত্র 20 টি আবিষ্কার করবে।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায় পরিসংখ্যানগত শক্তির অসুবিধা
অবিশ্বাস্যভাবে, নিউরোসায়েন্স গবেষণার সম্পদ-প্রবণ প্রকৃতির কারণে, এই ক্ষেত্রে একটি মধ্যম পরিসংখ্যানগত শক্তি রয়েছে প্রায় 21% এবং 8% থেকে 31% পর্যন্ত বিস্তৃত পরিসরে গড়ে । নিউরোসায়েন্স গবেষণায় নিম্ন পরিসংখ্যানগত শক্তি:
অনুসন্ধানের পুনরায় টাকাকরণের সন্দেহ জাগায়।
একটি বাড়িয়ে দেওয়া প্রভাব আকারের দিকে পরিচালিত করে।
সঠিকভাবে বাস্তব প্রভাব যেগুলি উপস্থাপন করে না তাদের পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফলের সম্ভাবনা হ্রাস করে।
সুতরাং, বর্তমান নিউরোসায়েন্স গবেষণার রাষ্ট্র পরিসংখ্যানগত শক্তি সমস্যায় আটকা পড়েছে কারণ এই মানগুলি কোহেনের তাত্ত্বিক থ্রেশহোল্ডের তুলনায় অনেক নিচে।
একটি প্রতিনিধিত্বাত্মক নমুনা(গুলি) গোষ্ঠী প্রতিষ্ঠা
দৃশ্য-তত্ত্ব একের উদ্দেশ্য: অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং বড় নমুনার মাধ্যমে আমাদের পরীক্ষার মধ্যে নমুনা ত্রুটি এবং প্রকার I এবং II ত্রুটি এড়ানো।
যদি আমরা পরীক্ষা কার্যকরীভাবে গুরুত্বপূর্ণ হতে চাই তবে আমাদের নমুনা সেটে কতটি মানব মস্তিষ্কের স্ক্যান অন্তর্ভুক্ত করতে হবে? বাস্তব গুরুত্বপূর্ণতা বোঝায় যে একটি পরীক্ষার ফলাফলগুলি বাস্তব জগতের সাথে প্রযোজ্য কিনা।
একজন নিউরোসায়েন্টিস্টের পরীক্ষার প্রভাব নির্ধারণের দক্ষতা (পরিসংখ্যানগত শক্তি) নমুনার আকারের সাথে সম্পর্কিত। দৃশ্য-তত্ত্ব 1 এর উপার্জন অব্যাহত রাখতে, লক্ষ্য হল পর্যাপ্ত তথ্য সংগ্রহ করা যাতে আমরা তা পরিসংখ্যানগতভাবে মূল্যায়ন করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তির সময় একটি সত্যিকারের প্রভাব ঘটছে কিনা আবেগময়ভাবে চার্জ করা দৃশ্য শোর প্রদর্শনের পরে। তাত্ক্ষণিকভাবে, আমাদের নমুনায় অন্তর্ভুক্তির জন্য এমন একটি মানদণ্ড প্রতিষ্ঠা করতে হবে যা নমুনা ত্রুটির সম্ভাবনা কমাবে।
ত্রুটি এড়াতে কিভাবে
আगे আন্দোলনের পূর্বে দুটি শব্দ বুঝতে গুরুত্বপূর্ণ।
নমুনা ত্রুটি: নমুনা গ্রহণের সময়, সবসময় একটি সম্ভাবনা থাকে যে নির্বাচিত ব্যক্তিদের সংগ্রহিত তথ্য জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করবে না।
পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স: পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স মানে হল যে আমাদের তথ্য এবং আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাব সম্ভবত সত্যিকার প্রভাব। অধিকাংশ বায়োমেডিক্যাল বিজ্ঞানগুলিতে, পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্সটি .05 এর একটি সিগনিফিকেন্স স্তর অথবা p-value এর সাথে প্রতিষ্ঠিত হয়। মৌলিকভাবে, এর মানে হল যে বিজ্ঞানীরা তাদের পরীক্ষায় পর্যবেক্ষণ করা প্রভাব সম্পর্কে 95% বিশ্বাসী।
আপনি চিন্তা করুন, যদি তথ্য একটি সম্পর্ক দেখায় (যেমন, ডোপামিন মুক্তি)। এখানে 5% সম্ভবনা আছে যে এটি সুযোগ দ্বারা হয় এবং ভেরিয়েবলের (দৃশ্য শোর) সাথে সম্পর্কিত নয়। এটি একটি প্রকার I ত্রুটি হবে। অন্যদিকে, 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে আমাদের সংগৃহীত তথ্য ডোপামিন মুক্তি এবং দৃশ্য শোরের মধ্যে কোন সম্পর্ক দেখাতে পারে যখন, প্রকৃতপক্ষে, একটি বাস্তব প্রভাব বিদ্যমান থাকে - একটি মিথ্যা নেতিবাচক বা প্রকার II ত্রুটির।
যথাযথভাবে অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড স্থাপন করা অনেক বেশি কার্যকরী, কারণ একটি নির্দিষ্ট নমুনার আকারের পরে একটির প্রত্যাশা বেড়ে যায়।
আমরা আশা করছি যে সব মানুষের প্রতিনিধিত্ব করে এমন তথ্য সংগ্রহ করতে, এবং আমরা চাই আমাদের উপসংহার বাস্তবিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ এবং পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ दोनों হোক। সফলভাবে আমাদের নমুনা সেট ডিজাইন করতে, একটি নমুনা ত্রুটি, প্রকার I ত্রুটি (মিথ্যা পজিটিভ), বা প্রকার II ত্রুটি (মিথ্যা নেতিবাচক) এড়ানো এবং হিসাব করা আবশ্যক।
আমাদের পরীক্ষা নিম্নলিখিত অনুমানটি পরীক্ষা করছে:
শূন্য অনুমান - NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্ট দৃশ্য শোর মধ্যে কোন সম্পর্ক বা প্রভাব নেই।
অনুমান - NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্ট দৃশ্য শোর মধ্যে একটি সম্পর্ক আছে এবং ডোপামিনের মুক্তি দৃশ্য শোর দেখা পরে ঘটে।
NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্স দৃশ্য শোর মধ্যে একটি সম্পর্ক বিদ্যমান। যখন তথ্য পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ নয়:
আমাদের অনুমান প্রত্যাখ্যান করা হয়।
কোন বাস্তব প্রভাব বা পার্থক্য পাওয়া যায়নি।
আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি যে সুযোগ থেকে ঘটেছে তার ফলস্বরূপ আগেই নির্ধারণ করা যেতে পারে।
জনসংখ্যা বুঝতে?
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে বাস্তবিক সীমাবদ্ধতা।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায়, একটি আনুষ্ঠানিক অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড সাধারণত জনসংখ্যার মধ্যে অন্তর্ভুক্তির সম্ভাবনা সমান করার বা বিকল্পভাবে এটি এড়াতে চেষ্টা করে। আমাদের ব্যক্তিদের নির্বাচন থেকে এড়ানো উচিত কেবলমাত্র কারণ তারা কাছে বা তথ্য সংগ্রহে উপকারী হয়, কারণ এটি একটি নমুনার ত্রুটির প্রেস্ক্রিপশন।
নমুনা সেটের উত্পাদনের সেরা পদ্ধতি হল অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড ব্যবহৃত যা পুরোটাই জনসংখ্যার সমান হিসাবে নির্বাচনের সম্ভাবনা। উদাহরণস্বরূপ, গননা তথ্য ব্যবহার করে, আমরা ওহিওর প্রতিটি জেলার 50 জন এলোমেলোভাবে নির্বাচিত ব্যক্তির জন্য যোগাযোগ তথ্য সংগ্রহ করতে পারি। এইভাবে নির্বাচনের অশান্তির সম্ভাবনা কমে যায় কারণ নামগুলি সকল ভূগতির ক্ষেত্র থেকে সমানভাবে এলোমেলোভাবে নির্বাচিত হবে।
পরীক্ষামূলক ডিজাইন প্রতিষ্ঠা, নমুনার আকার বাড়ানো, এবং পূর্ণরূপেও একটি পক্ষপাতহীন, এলোমেলো এবং সমানভাবে কার্যকরী অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড দ্রুত বাস্তবিক সীমাবদ্ধতার বিরুদ্ধে চলে আসতে পারে। এটি সব স্তরের বৈজ্ঞানিক গবেষণা সমস্যা। সাধারণত, বাজেট এবং সময়সীমার সীমাবদ্ধতা প্রথম যে মৌলিক কয়েকটি সমস্যা। সাম collectively উদাহরণস্বরূপ, পরিসংখ্যানগত সিগনিফিক্যান্সের উপর এই সমস্যা সক্রিয় গবেষণার ক্ষেত্র।
কি হল বাস্তব প্রভাব আকার?
নিউরোসায়েন্স গবেষণার নিম্ন পরিসংখ্যানগত শক্তির কারণে, আমরা সাধারণভাবে বাস্তব প্রভাব আকার বৃদ্ধি প্রভাবিত করি যা অনেক গবেষণার পুনরাবৃত্তির নিম্ন প্রতিস্পন্দন হিসেবে ফলাফল করে। তদুপরি, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অন্তর্নিহিত জটিলতা পরিসংখ্যানগত শক্তিকে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে।
এই ক্ষেত্রে একটি পদ্ধতি হিসেবে সমষ্টিগত গবেষণায় বেশীভাবে সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বাড়ানোর জন্য নমুনার আকার বাড়াতে হতে পারে। এটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বৃদ্ধি করে। গবেষণা ডিজাইন করার জন্য যথোপযুক্ত নমুনার আকার নির্বাচন করা মৌলিক। যা:
বাস্তবিক আবিষ্কার করে।
মস্তিষ্কের অগণিত প্রক্রিয়াগুলির বোঝাপড়াকে উন্নত করে।
কার্যকর থেরাপি তৈরি করে।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় ভবিষ্যৎ চ্যালেঞ্জগুলো সৃষ্টিকারী: এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম
নিউরোসায়েন্স গবেষণার পরীক্ষামূলক ডিজাইনগুলিকে মৌলিক সঠিক পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স স্পষ্ট করার জন্য বৃহত্তর নমুনা গোষ্ঠী আকার এবং আরও ভাল অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড প্রতিষ্ঠার দিকে উন্নীত করতে হবে। এমোটিভল্যাবের মতো টুলসমাহারিত গোছানো প্ল্যাটফর্মের জন্য প্রবেশাধিকার ফলস্বরূপ, গবেষকদের বিদেশী, বেশী প্রতিনিধি প্রদানের ব্যক্তিগতদের প্রবেশাধিকার দেওয়া হয় - গোষ্ঠী সদস্যদের আকার বাড়িয়ে এবং সকল জনসংখ্যার অন্তর্ভুক্তি - গবেষণা গোষ্ঠীর জন্য মোটামুটি পরিবহনশীল সাহায্য সংরক্ষিত হয় মলায়।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণা সীমিততার কারণে নমুনার ত্রুটির স্বীকার হয়ে যেতে পারে। "WEIRD গ্রুপ" ধারণা বিভিন্ন সমস্যা এটি পেরেকায়। বেশিরভাগ বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণা একেবারেই প্রাতিষ্ঠানিক যে অধিকাংশ পরীক্ষার বিষয় পশ্চিম, শিক্ষিত, শিল্পায়িত, ধনী এবং গণতান্ত্রিক দেশগুলি থেকে পরিচালিত হয়। তবে, এমোটিভল্যাবের EEG প্ল্যাটফর্মের মতো দূরবর্তী তথ্য সংগ্রহ যন্ত্রটি গবেষকদের কলেজের ক্যাম্পাসের বাইরে নমুনা গোষ্ঠিগুলির কাছে পৌঁছানোর সুযোগ দেয়, যা জনসংখ্যা আরও জোরদার করে গবেষণার জন্য।
এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে মুক্ত রেখেছে এবং বরং এদের গবেষণার ডিজাইন এবং ফলাফলের বিশ্লেষণে জড়িয়ে পড়ানোর দিকে তাদের শক্তি কেন্দ্রিত করতে অনুমোদন দেয়।
এমোটিভল্যাবের প্ল্যাটফর্ম এবং দূরবর্তী EEG সরঞ্জামগুলি শুধু পরীক্ষামূলক নমুনা গোষ্ঠীতে অন্তর্ভুক্ত হওয়া ব্যক্তিদের বৈচিত্র্যের সম্প্রসারণকে সাহায্য করছে না। এটি সমগ্র নমুনার আকার এবং লক্ষ্য জনসংখ্যায় পৌঁছানোর বিষয়ে যে সমস্যাগুলি মধ্যস্থতা করে।
এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে গবেষকদের মুক্ত করে এবং পরবর্তীতে তাদের গবেষণার ডিজাইন এবং ফলাফল বিশ্লেষণে মনোনিবেশ করতে অনুমতি দেয়। আমাদের প্ল্যাটফর্ম পরীক্ষাগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত ব্যক্তিদের উৎপন্ন করে। অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগের সময় ব্যয়, সমন্বয় এবং সময়সূচী করা এবং পরীক্ষাগারে তথ্য সংগ্রহের রাস্তা ব্যয় করার প্রয়োজন নেই। যে করা দরকার তা হল যে অনলাইন প্ল্যাটফর্মে কাঙ্ক্ষিত জনসংখ্যা নির্ধারণ করা হয়, এবং এমোটিভল্যাবগুলি সেরা পর্যাপ্ত মানদণ্ড অনুযায়ী পরীক্ষাটিকে সংহত করবে। অংশগ্রহণকারীরা নিজেদের বাড়িতে নিজের যন্ত্রপাতি ব্যবহার করে পরীক্ষায় অংশ নেন। তাদের হেডসেটের সাথে পরিচিতি গবেষকদের ব্যবহারের নির্দেশনার প্রয়োজনীয়তা মুছে ফেলে।
তারপরও, এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম স্বয়ংক্রিয় EEG রেকর্ডিং তাত্পর্য নিয়ন্ত্রণ এবং মূল্যায়ন প্রদান করে। নিম্ন গুণমানের অনেক ডেটা নমুনা বা পরিসংখ্যানে ত্রুটি মোকাবেলা করতে সহায়ক নয়। তবে, उच्च গুণমানের তথ্যগুলি পাওয়া যাচ্ছে, তবে এটি অপচয় এবং পরিসংখ্যানগত ত্রুটি এড়াতে সাহায্যকারী একটি সমাধান.
নমুনা
জনসংখ্যা
পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স
আপনার গবেষণার জন্য এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্মে আরও কিছু শিখতে চান?
এমোটিভল্যাবস আপনাকে আপনার গবেষণা তৈরি করতে, আপনার গবেষণা নিরাপদ এবং সুরক্ষিতভাবে প্রকাশ করতে, বৈশ্বিক যাচাইকৃত অংশগ্রহণকারীদের থেকে বৈধ ভিত্তিতে গবেষণা করতে এবং একটি প্ল্যাটফর্ম থেকেই উচ্চ মানের EEG তথ্য সংগ্রহ করতে সক্ষম করে। আরও জানার জন্য এখানে ক্লিক করুন অথবা একটি ডেমোর প্রত্যাশা করুন।
স্ট্যাটিস্টিক্যাল সিগনিফিকেন্স: নমুনার আকার(গুলো) এবং পরিসংখ্যানগত শক্তি - আমাদের চারপাশের বিশ্ব বিহিত করতে, গবেষকরা আনুষ্ঠানিকভাবে সনাক্ত করা সত্য এবং মিথ্যা আলাদা করতে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি ব্যবহার করেন। জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্স আজ্ঞা করে কিভাবে জেনেটিক, নিউরোলজিক্যাল এবং আচরণগত সিস্টেমগুলি একটি জীবের ও বিশ্বের সঙ্গে যোগসূত্র স্থাপন, নেভিগেট এবং চিন্তা করার ক্ষমতাকে সমর্থন করে।
এর অর্থ জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্স পরীক্ষা ডিজাইন করে এবং বিশ্লেষণের সমস্ত স্তরে তথ্য সংগ্রহ করে। বিশ্বের গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যে বিশ্ব প্রকৃতির মূল বিষয়গুলিকে আমাদের বোঝার জন্য আরও পরিষ্কার করে সচেষ্ট হচ্ছে তারা একটি পরিকল্পিত ছোট পরীক্ষা সিরিজে ধারণা বা অনুমান পরীক্ষা করে। এই পরীক্ষাগুলি নির্দিষ্ট কারণগুলিকে তদন্ত করতে প্রবণতাধারী হতে পারে যা একটি ফলাফলের উপর প্রভাবিত করতে পারে বা নাও করতে পারে এবং পরিবেশ, যৌন Orientation, race or socioeconomic status এর মতো আড়ৎ শেখানের প্রভাবকে কমিয়ে দেয়।
দৃশ্য-তত্ত্ব একটি: ডোপামিন মুক্তির স্টাডি
জ্ঞানীয় নিউরোসায়েন্সে, ডোপামিন সাধারণভাবে একটি "ভালো-মন্দ" যৌগ হিসেবে বিবেচিত হয়। এর মুক্তি নিউক্লিয়াস আকম্বেন্সে (NuAc) তাদের আচরণগুলির মাধ্যমে বা যা আমাদের আচরণের উদ্দীপনা বাড়িয়ে তুলে তা দ্বারা উদ্দীপ্ত হয়। এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:
একটি ভাল খাবার খাওয়া
প্রিয়জনদের সঙ্গে সময় কাটানো
যৌন
চিনি
ধরি, আমরা দেখতে চাই যে NuAc-এ সর্বোচ্চ ডোপামিনের স্তর কবে ঘটছে, প্রয়োজনীয় ή পরিচিত দৃশ্য শোরের সামনে, চলাকালীন, নাকি পরে। আমরা আমাত্য যোহান মাকিন্টশের গবেষণার থেকে গৃহীত EEG পরীক্ষামূলক ডিজাইন ব্যবহার করতে পারি। আমরা অনুমান করতে পারি যে, ডোপামিন মুক্তি ঘটে এবং কিছুটা পরে পরিচিত বা কাঙ্খিত দৃশ্য শোরের প্রদর্শনের সময় এবং উঁচু অবস্থানে আসে।
এখন, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আমরা পরীক্ষার বিষয় কোথা থেকে পাব?
পরীক্ষামূলক পরিস্থিতিতে, "জনসংখ্যা" সেই বড়, মোট সংরক্ষিত গোষ্ঠীকেই বোঝায় যা অধ্যয়ন করা হচ্ছে। আপনার ল্যাব সম্ভবত এমন একটি প্রযুক্তি উদ্ভাবন করতে প্রস্তুত নয় যা শতাধিক হাজার বা লক্ষ মানুষের উপর ডোপামিন মুক্তির তথ্য সংগ্রহ করতে পারে।
সুতরাং, আমরা জনসংখ্যাকে বুঝতে একটি ছোট, প্রতিনিধিত্বাত্মক গোষ্ঠী বা নমুনা থেকে তথ্য সংগ্রহ করার চেষ্টা করব। এজন্য, আমাদের দুটি মূল প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে।
আমাদের নমুনায় কতজন ব্যক্তি অন্তর্ভুক্ত হতে হবে?
এটি কীভাবে বাস্তবিকারী সিগনিফিকেন্স এবং পরিসংখ্যানগত শক্তির সাথে সম্পর্কিত?
চলুন এটি নিচে ভেঙে ফেলি।
পরিসংখ্যানগত শক্তি এবং বাস্তব প্রভাব
পরিসংখ্যানগত শক্তি একটি পরীক্ষার জন্য সেই সম্ভাবনা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা প্রকৃত প্রভাব যে ঘটে, তার একটি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য সনাক্ত করতে। এটি বাস্তব প্রভাব হিসেবেও পরিচিত।
বাস্তব প্রভাব হল পরীক্ষামূলক ডিজাইনের কোণঠাসা। কোহেনের 1988 সালের রিপোর্ট, বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির অর্থে প্রভাবশালী, যুক্তি দিয়েছিল যে একটি গবেষণা ডিজাইন করা উচিত যাতে বাস্তব প্রভাব সনাক্ত করার জন্য 80% সম্ভাবনা থাকে। এই 80% একটি উচ্চ-শক্তির (HP) পরীক্ষার ডিজাইন প্রতিনিধিত্ব করে, যখন 20% এর কাছাকাছি যেকোনো মান একটি নিম্ন-শক্তির (LP) পরীক্ষার ডিজাইন।
কোহেন উল্লেখ করেছেন যে গবেষণাগুলির সবসময় 20% এর নিচে সম্ভাবনা থাকা উচিত একটি প্রকার II ভুল বিশ্লেষণ করার, যা একটি মিথ্যা নেতিবাচক হিসাবে পরিচিত। তিনি চুরি হয়ে যাওয়া আবিষ্কারগুলির জন্য একই নির্দেশিকার পরিসীমা ব্যবহার করেন, যা ঘটে যখন একটি গবেষক সঠিকভাবে উল্লেখ করেন যে যখন একটি পার্থক্য সত্যিই অস্তিত্ব সচেতন থাকে তখন কোনও গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব নেই।
পরিসংখ্যানগত শক্তি কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এই দৃশ্যটি চিন্তা করুন। যদি 80% শক্তির সাথে 100 টি ভিন্ন গবেষণায় সত্যিকার প্রভাব থাকে, তবে পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি 100 এর মধ্যে 80 টি আসল প্রভাব সনাক্ত করবে। তবে, যখন একটি গবেষণায় 20% গবেষণা শক্তি থাকে, এবং যদি ফলাফলগুলিতে 100টি প্রকৃত অ-শূন্য প্রভাব থাকে তবে আশা করা হচ্ছে যে এই গবেষণা শুধুমাত্র 20 টি আবিষ্কার করবে।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায় পরিসংখ্যানগত শক্তির অসুবিধা
অবিশ্বাস্যভাবে, নিউরোসায়েন্স গবেষণার সম্পদ-প্রবণ প্রকৃতির কারণে, এই ক্ষেত্রে একটি মধ্যম পরিসংখ্যানগত শক্তি রয়েছে প্রায় 21% এবং 8% থেকে 31% পর্যন্ত বিস্তৃত পরিসরে গড়ে । নিউরোসায়েন্স গবেষণায় নিম্ন পরিসংখ্যানগত শক্তি:
অনুসন্ধানের পুনরায় টাকাকরণের সন্দেহ জাগায়।
একটি বাড়িয়ে দেওয়া প্রভাব আকারের দিকে পরিচালিত করে।
সঠিকভাবে বাস্তব প্রভাব যেগুলি উপস্থাপন করে না তাদের পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফলের সম্ভাবনা হ্রাস করে।
সুতরাং, বর্তমান নিউরোসায়েন্স গবেষণার রাষ্ট্র পরিসংখ্যানগত শক্তি সমস্যায় আটকা পড়েছে কারণ এই মানগুলি কোহেনের তাত্ত্বিক থ্রেশহোল্ডের তুলনায় অনেক নিচে।
একটি প্রতিনিধিত্বাত্মক নমুনা(গুলি) গোষ্ঠী প্রতিষ্ঠা
দৃশ্য-তত্ত্ব একের উদ্দেশ্য: অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং বড় নমুনার মাধ্যমে আমাদের পরীক্ষার মধ্যে নমুনা ত্রুটি এবং প্রকার I এবং II ত্রুটি এড়ানো।
যদি আমরা পরীক্ষা কার্যকরীভাবে গুরুত্বপূর্ণ হতে চাই তবে আমাদের নমুনা সেটে কতটি মানব মস্তিষ্কের স্ক্যান অন্তর্ভুক্ত করতে হবে? বাস্তব গুরুত্বপূর্ণতা বোঝায় যে একটি পরীক্ষার ফলাফলগুলি বাস্তব জগতের সাথে প্রযোজ্য কিনা।
একজন নিউরোসায়েন্টিস্টের পরীক্ষার প্রভাব নির্ধারণের দক্ষতা (পরিসংখ্যানগত শক্তি) নমুনার আকারের সাথে সম্পর্কিত। দৃশ্য-তত্ত্ব 1 এর উপার্জন অব্যাহত রাখতে, লক্ষ্য হল পর্যাপ্ত তথ্য সংগ্রহ করা যাতে আমরা তা পরিসংখ্যানগতভাবে মূল্যায়ন করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তির সময় একটি সত্যিকারের প্রভাব ঘটছে কিনা আবেগময়ভাবে চার্জ করা দৃশ্য শোর প্রদর্শনের পরে। তাত্ক্ষণিকভাবে, আমাদের নমুনায় অন্তর্ভুক্তির জন্য এমন একটি মানদণ্ড প্রতিষ্ঠা করতে হবে যা নমুনা ত্রুটির সম্ভাবনা কমাবে।
ত্রুটি এড়াতে কিভাবে
আगे আন্দোলনের পূর্বে দুটি শব্দ বুঝতে গুরুত্বপূর্ণ।
নমুনা ত্রুটি: নমুনা গ্রহণের সময়, সবসময় একটি সম্ভাবনা থাকে যে নির্বাচিত ব্যক্তিদের সংগ্রহিত তথ্য জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করবে না।
পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স: পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স মানে হল যে আমাদের তথ্য এবং আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাব সম্ভবত সত্যিকার প্রভাব। অধিকাংশ বায়োমেডিক্যাল বিজ্ঞানগুলিতে, পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্সটি .05 এর একটি সিগনিফিকেন্স স্তর অথবা p-value এর সাথে প্রতিষ্ঠিত হয়। মৌলিকভাবে, এর মানে হল যে বিজ্ঞানীরা তাদের পরীক্ষায় পর্যবেক্ষণ করা প্রভাব সম্পর্কে 95% বিশ্বাসী।
আপনি চিন্তা করুন, যদি তথ্য একটি সম্পর্ক দেখায় (যেমন, ডোপামিন মুক্তি)। এখানে 5% সম্ভবনা আছে যে এটি সুযোগ দ্বারা হয় এবং ভেরিয়েবলের (দৃশ্য শোর) সাথে সম্পর্কিত নয়। এটি একটি প্রকার I ত্রুটি হবে। অন্যদিকে, 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে আমাদের সংগৃহীত তথ্য ডোপামিন মুক্তি এবং দৃশ্য শোরের মধ্যে কোন সম্পর্ক দেখাতে পারে যখন, প্রকৃতপক্ষে, একটি বাস্তব প্রভাব বিদ্যমান থাকে - একটি মিথ্যা নেতিবাচক বা প্রকার II ত্রুটির।
যথাযথভাবে অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড স্থাপন করা অনেক বেশি কার্যকরী, কারণ একটি নির্দিষ্ট নমুনার আকারের পরে একটির প্রত্যাশা বেড়ে যায়।
আমরা আশা করছি যে সব মানুষের প্রতিনিধিত্ব করে এমন তথ্য সংগ্রহ করতে, এবং আমরা চাই আমাদের উপসংহার বাস্তবিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ এবং পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ दोनों হোক। সফলভাবে আমাদের নমুনা সেট ডিজাইন করতে, একটি নমুনা ত্রুটি, প্রকার I ত্রুটি (মিথ্যা পজিটিভ), বা প্রকার II ত্রুটি (মিথ্যা নেতিবাচক) এড়ানো এবং হিসাব করা আবশ্যক।
আমাদের পরীক্ষা নিম্নলিখিত অনুমানটি পরীক্ষা করছে:
শূন্য অনুমান - NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্ট দৃশ্য শোর মধ্যে কোন সম্পর্ক বা প্রভাব নেই।
অনুমান - NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্ট দৃশ্য শোর মধ্যে একটি সম্পর্ক আছে এবং ডোপামিনের মুক্তি দৃশ্য শোর দেখা পরে ঘটে।
NAc-এ ডোপামিন মুক্তির সময় এবং আবেগীয় ভ্যালেন্স দৃশ্য শোর মধ্যে একটি সম্পর্ক বিদ্যমান। যখন তথ্য পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ নয়:
আমাদের অনুমান প্রত্যাখ্যান করা হয়।
কোন বাস্তব প্রভাব বা পার্থক্য পাওয়া যায়নি।
আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি যে সুযোগ থেকে ঘটেছে তার ফলস্বরূপ আগেই নির্ধারণ করা যেতে পারে।
জনসংখ্যা বুঝতে?
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে বাস্তবিক সীমাবদ্ধতা।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায়, একটি আনুষ্ঠানিক অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড সাধারণত জনসংখ্যার মধ্যে অন্তর্ভুক্তির সম্ভাবনা সমান করার বা বিকল্পভাবে এটি এড়াতে চেষ্টা করে। আমাদের ব্যক্তিদের নির্বাচন থেকে এড়ানো উচিত কেবলমাত্র কারণ তারা কাছে বা তথ্য সংগ্রহে উপকারী হয়, কারণ এটি একটি নমুনার ত্রুটির প্রেস্ক্রিপশন।
নমুনা সেটের উত্পাদনের সেরা পদ্ধতি হল অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড ব্যবহৃত যা পুরোটাই জনসংখ্যার সমান হিসাবে নির্বাচনের সম্ভাবনা। উদাহরণস্বরূপ, গননা তথ্য ব্যবহার করে, আমরা ওহিওর প্রতিটি জেলার 50 জন এলোমেলোভাবে নির্বাচিত ব্যক্তির জন্য যোগাযোগ তথ্য সংগ্রহ করতে পারি। এইভাবে নির্বাচনের অশান্তির সম্ভাবনা কমে যায় কারণ নামগুলি সকল ভূগতির ক্ষেত্র থেকে সমানভাবে এলোমেলোভাবে নির্বাচিত হবে।
পরীক্ষামূলক ডিজাইন প্রতিষ্ঠা, নমুনার আকার বাড়ানো, এবং পূর্ণরূপেও একটি পক্ষপাতহীন, এলোমেলো এবং সমানভাবে কার্যকরী অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড দ্রুত বাস্তবিক সীমাবদ্ধতার বিরুদ্ধে চলে আসতে পারে। এটি সব স্তরের বৈজ্ঞানিক গবেষণা সমস্যা। সাধারণত, বাজেট এবং সময়সীমার সীমাবদ্ধতা প্রথম যে মৌলিক কয়েকটি সমস্যা। সাম collectively উদাহরণস্বরূপ, পরিসংখ্যানগত সিগনিফিক্যান্সের উপর এই সমস্যা সক্রিয় গবেষণার ক্ষেত্র।
কি হল বাস্তব প্রভাব আকার?
নিউরোসায়েন্স গবেষণার নিম্ন পরিসংখ্যানগত শক্তির কারণে, আমরা সাধারণভাবে বাস্তব প্রভাব আকার বৃদ্ধি প্রভাবিত করি যা অনেক গবেষণার পুনরাবৃত্তির নিম্ন প্রতিস্পন্দন হিসেবে ফলাফল করে। তদুপরি, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অন্তর্নিহিত জটিলতা পরিসংখ্যানগত শক্তিকে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে।
এই ক্ষেত্রে একটি পদ্ধতি হিসেবে সমষ্টিগত গবেষণায় বেশীভাবে সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বাড়ানোর জন্য নমুনার আকার বাড়াতে হতে পারে। এটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বৃদ্ধি করে। গবেষণা ডিজাইন করার জন্য যথোপযুক্ত নমুনার আকার নির্বাচন করা মৌলিক। যা:
বাস্তবিক আবিষ্কার করে।
মস্তিষ্কের অগণিত প্রক্রিয়াগুলির বোঝাপড়াকে উন্নত করে।
কার্যকর থেরাপি তৈরি করে।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় ভবিষ্যৎ চ্যালেঞ্জগুলো সৃষ্টিকারী: এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম
নিউরোসায়েন্স গবেষণার পরীক্ষামূলক ডিজাইনগুলিকে মৌলিক সঠিক পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স স্পষ্ট করার জন্য বৃহত্তর নমুনা গোষ্ঠী আকার এবং আরও ভাল অন্তর্ভুক্তি মানদণ্ড প্রতিষ্ঠার দিকে উন্নীত করতে হবে। এমোটিভল্যাবের মতো টুলসমাহারিত গোছানো প্ল্যাটফর্মের জন্য প্রবেশাধিকার ফলস্বরূপ, গবেষকদের বিদেশী, বেশী প্রতিনিধি প্রদানের ব্যক্তিগতদের প্রবেশাধিকার দেওয়া হয় - গোষ্ঠী সদস্যদের আকার বাড়িয়ে এবং সকল জনসংখ্যার অন্তর্ভুক্তি - গবেষণা গোষ্ঠীর জন্য মোটামুটি পরিবহনশীল সাহায্য সংরক্ষিত হয় মলায়।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণা সীমিততার কারণে নমুনার ত্রুটির স্বীকার হয়ে যেতে পারে। "WEIRD গ্রুপ" ধারণা বিভিন্ন সমস্যা এটি পেরেকায়। বেশিরভাগ বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণা একেবারেই প্রাতিষ্ঠানিক যে অধিকাংশ পরীক্ষার বিষয় পশ্চিম, শিক্ষিত, শিল্পায়িত, ধনী এবং গণতান্ত্রিক দেশগুলি থেকে পরিচালিত হয়। তবে, এমোটিভল্যাবের EEG প্ল্যাটফর্মের মতো দূরবর্তী তথ্য সংগ্রহ যন্ত্রটি গবেষকদের কলেজের ক্যাম্পাসের বাইরে নমুনা গোষ্ঠিগুলির কাছে পৌঁছানোর সুযোগ দেয়, যা জনসংখ্যা আরও জোরদার করে গবেষণার জন্য।
এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে মুক্ত রেখেছে এবং বরং এদের গবেষণার ডিজাইন এবং ফলাফলের বিশ্লেষণে জড়িয়ে পড়ানোর দিকে তাদের শক্তি কেন্দ্রিত করতে অনুমোদন দেয়।
এমোটিভল্যাবের প্ল্যাটফর্ম এবং দূরবর্তী EEG সরঞ্জামগুলি শুধু পরীক্ষামূলক নমুনা গোষ্ঠীতে অন্তর্ভুক্ত হওয়া ব্যক্তিদের বৈচিত্র্যের সম্প্রসারণকে সাহায্য করছে না। এটি সমগ্র নমুনার আকার এবং লক্ষ্য জনসংখ্যায় পৌঁছানোর বিষয়ে যে সমস্যাগুলি মধ্যস্থতা করে।
এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে গবেষকদের মুক্ত করে এবং পরবর্তীতে তাদের গবেষণার ডিজাইন এবং ফলাফল বিশ্লেষণে মনোনিবেশ করতে অনুমতি দেয়। আমাদের প্ল্যাটফর্ম পরীক্ষাগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত ব্যক্তিদের উৎপন্ন করে। অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগের সময় ব্যয়, সমন্বয় এবং সময়সূচী করা এবং পরীক্ষাগারে তথ্য সংগ্রহের রাস্তা ব্যয় করার প্রয়োজন নেই। যে করা দরকার তা হল যে অনলাইন প্ল্যাটফর্মে কাঙ্ক্ষিত জনসংখ্যা নির্ধারণ করা হয়, এবং এমোটিভল্যাবগুলি সেরা পর্যাপ্ত মানদণ্ড অনুযায়ী পরীক্ষাটিকে সংহত করবে। অংশগ্রহণকারীরা নিজেদের বাড়িতে নিজের যন্ত্রপাতি ব্যবহার করে পরীক্ষায় অংশ নেন। তাদের হেডসেটের সাথে পরিচিতি গবেষকদের ব্যবহারের নির্দেশনার প্রয়োজনীয়তা মুছে ফেলে।
তারপরও, এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্ম স্বয়ংক্রিয় EEG রেকর্ডিং তাত্পর্য নিয়ন্ত্রণ এবং মূল্যায়ন প্রদান করে। নিম্ন গুণমানের অনেক ডেটা নমুনা বা পরিসংখ্যানে ত্রুটি মোকাবেলা করতে সহায়ক নয়। তবে, उच्च গুণমানের তথ্যগুলি পাওয়া যাচ্ছে, তবে এটি অপচয় এবং পরিসংখ্যানগত ত্রুটি এড়াতে সাহায্যকারী একটি সমাধান.
নমুনা
জনসংখ্যা
পরিসংখ্যানগত সিগনিফিকেন্স
আপনার গবেষণার জন্য এমোটিভল্যাব প্ল্যাটফর্মে আরও কিছু শিখতে চান?
এমোটিভল্যাবস আপনাকে আপনার গবেষণা তৈরি করতে, আপনার গবেষণা নিরাপদ এবং সুরক্ষিতভাবে প্রকাশ করতে, বৈশ্বিক যাচাইকৃত অংশগ্রহণকারীদের থেকে বৈধ ভিত্তিতে গবেষণা করতে এবং একটি প্ল্যাটফর্ম থেকেই উচ্চ মানের EEG তথ্য সংগ্রহ করতে সক্ষম করে। আরও জানার জন্য এখানে ক্লিক করুন অথবা একটি ডেমোর প্রত্যাশা করুন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।