संख्यात्मक महत्व: नमूना आकार और सांख्यिकीय शक्ति

सांख्यिकीय महत्व: नमूना आकार (ओं) और सांख्यिकीय शक्ति - हमारे चारों ओर की दुनिया को समझने के लिए, शोधकर्ता औपचारिक रूप से वैज्ञानिक विधि का उपयोग करते हैं ताकि संदिग्ध सत्य को झूठ से अलग किया जा सके। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान का उद्देश्य यह समझना है कि आनुवंशिक, तंत्रिका, और व्यवहारिक प्रणाली एक जीव के चारों ओर की दुनिया को महसूस करने, बातचीत करने, नेविगेट करने और सोचने की क्षमता का समर्थन कैसे करती है।

इसका मतलब है कि संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान प्रयोगों को डिजाइन करता है और सभी स्तरों पर डेटा एकत्र करता है। दुनिया भर में अनुसंधान कार्यक्रम जो प्राकृतिक दुनिया की हमारी समझ को आगे बढ़ाने का प्रयास कर रहे हैं, नियमित रूप से विचारों या परिकल्पनाओं का परीक्षण कर रहे हैं, छोटे प्रयोगों की एक अच्छी तरह से नियोजित श्रृंखला में। ये प्रयोग विशेष कारकों की खोज करने के लिए होते हैं जो किसी परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं या नहीं कर सकते हैं, जबकि पर्यावरण, यौन अभिविन्यास, जाति या सामाजिक-आर्थिक स्थिति जैसे बाहरी कारकों को कम करने का प्रयास करते हैं।

परिदृश्य एक: एक डोपामाइन रिलीज अध्ययन

संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में, डोपामाइन को आमतौर पर "अच्छा महसूस करने वाला" यौगिक माना जाता है। इसके न्यूक्लियस अकंबेंस (NuAc) में रिलीज व्यवहारों या चीजों द्वारा शुरू की जाती है जो हमें व्यवहार करने के लिए प्रेरित करती हैं। इनमें शामिल हो सकते हैं:

• एक अच्छा भोजन खाना

• प्रियजनों के साथ समय बिताना

• सेक्स

• चीनी

मान लीजिए कि हम यह पता लगाना चाहते हैं कि क्या NuAc में अधिकतम डोपामाइन स्तर एक इच्छित या परिचित दृश्य उत्तेजना के संपर्क में आने से पहले, दौरान, या बाद में होते हैं। हम अमात्य जोहना मैकिन्टोश के अध्ययन से अपनाई गई ईईजी प्रयोगात्मक डिज़ाइन का उपयोग कर सकते हैं। हम यह परिकल्पना कर सकते हैं कि डोपामाइन रिलीज उसी दौरान होती है और परिचित या इच्छित दृश्य उत्तेजनाओं के संपर्क में आने के बाद थोड़ी चोटी पर पहुंचती है।

अब, सबसे महत्वपूर्ण बात, हम परीक्षण विषयों को कहाँ प्राप्त करें?

प्रयोगात्मक स्थितियों में, "जनसंख्या" उस बड़े, कुल समष्टि समूह को संदर्भित करती है जिस पर अध्ययन किया जा रहा है। यह व्यावहारिक नहीं है और असंभावित है कि आपका प्रयोगशाला सैकड़ों हजारों या लाखों लोगों पर डोपामाइन रिलीज डेटा एकत्र करने के लिए एक तकनीक विकसित कर सके।

इसलिए, हम जनसंख्या को समझने के लिए एक छोटे, प्रतिनिधि समूह या नमूना से डेटा एकत्र करने का प्रयास करेंगे। इसके लिए, हमें दो मुख्य प्रश्नों का उत्तर देना होगा।

1. हमारे नमूने में कितने व्यक्तियों को शामिल करने की आवश्यकता है?

2. यह व्यावहारिक महत्व और सांख्यिकीय शक्ति से कैसे संबंधित है?

आइए इसे नीचे तोड़ते हैं।

सांख्यिकीय शक्ति और वास्तविक प्रभाव

सांख्यिकीय शक्ति को परिभाषित किया गया है कि एक परीक्षण सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की संभावना है जब ऐसा अंतर वास्तव में मौजूद है। इसे वास्तविक प्रभाव भी कहा जाता है।

वास्तविक प्रभाव प्रयोगात्मक डिज़ाइन का पत्थर है। कोहेन की 1988 की रिपोर्ट, जो वैज्ञानिक विधि में अपने योगदानों के लिए प्रसिद्ध है, ने तर्क किया कि एक अध्ययन का डिज़ाइन 80% वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की संभावना होनी चाहिए। यह 80% उच्च शक्ति (HP) परीक्षण डिज़ाइन का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि कोई भी मूल्य जो 20% के करीब हो, एक निम्न शक्ति (LP) परीक्षण डिज़ाइन है।

कोहेन ने सुझाव दिया कि अध्ययन हमेशा 20% से कम संभावना की टाइप II त्रुटि करने का प्रयास करें, जिसे गलत नकारात्मक कहा जाता है। उन्होंने उन चूक खोजों के लिए भी इन समान दिशानिर्देशों का उपयोग किया, जो तब होती हैं जब एक शोधकर्ता गलत तरीके से कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं बताता है, जब वास्तविकता में अंतर मौजूद होता है।

सांख्यिकीय शक्ति क्यों महत्वपूर्ण है?

इस परिदृश्य पर विचार करें। यदि 100 विभिन्न अध्ययनों में वास्तविक प्रभाव 80% शक्ति के साथ मौजूद है, तो सांख्यिकीय परीक्षण 100 में से 80 में एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाएंगे। हालाँकि, जब एक अध्ययन की शोध शक्ति 20% होती है, यदि परिणामों में 100 वास्तविक गैर-शून्य प्रभाव हैं, तो इन अध्ययनों की अपेक्षा की जाती है कि वे केवल 20 का पता लगाएंगे।

न्यूरोसाइंस अनुसंधान में सांख्यिकीय शक्ति की कमी

अनायास, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की संसाधन-गहन प्रकृति के कारण, इस क्षेत्र की औसत सांख्यिकीय शक्ति लगभग 21% है और 8%-31% की विस्तृत श्रृंखला में औसत है. तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में निम्न सांख्यिकीय शक्ति:

• निष्कर्षों की पुनरुत्पादिता पर संदेह डालती है।

• प्रभाव के आकार को बढ़ा देती है।

• सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणामों की संभावना को कम करती है जो वास्तविक प्रभाव का सही प्रतिनिधित्व करती हैं।

इस प्रकार, वर्तमान तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान सांख्यिकीय शक्ति की समस्या में फंसा हुआ है क्योंकि ये मूल्य कोहेन के सैद्धांतिक थRESHOLD से बहुत कम हैं।

प्रतिनिधि नमूना (ओं) समूह स्थापित करना

परिदृश्य एक का लक्ष्य: हमारे परीक्षण में नकारात्मक और सकारात्मक और टाइप I और II त्रुटियों से बचना।

अगर हम चाहते हैं कि प्रयोग व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण हो, तो हमारी नमूना सेट में कितने मानव मस्तिष्क स्कैन शामिल होने चाहिए? व्यावहारिक महत्व यह दर्शाता है कि क्या किसी प्रयोग के परिणाम वास्तविक दुनिया में लागू होते हैं।

एक तंत्रिका वैज्ञानिक के प्रयोग की प्रभाव (सांख्यिकीय शक्ति) का निर्धारण नमूना आकार से संबंधित है। परिदृश्य 1 के मापदंडों को जारी रखते हुए, लक्ष्य अभी भी पर्याप्त डेटा एकत्र करना है ताकि हम सांख्यिकीय रूप से मूल्यांकन कर सकें कि क्या दृश्य उत्तेजनाओं को दिखाने के बाद डोपामाइन रिलीज का वास्तविक प्रभाव है। हमें एक नमूने में शामिल होने के लिए मानदंड स्थापित करने की भी आवश्यकता है जो संभावित समानता त्रुटि को कम कर दे।

समानता त्रुटियों से कैसे बचें

आगे बढ़ने से पहले समझना महत्वपूर्ण दो शब्द हैं।

1. सामान्य त्रुटि: जब नमूमाकरण करते हैं, तो हमेशा यह संभावना रहती है कि चयनित व्यक्तियों के एकत्र किए गए डेटा जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं करेंगे।

2. सांख्यिकीय महत्व: सांख्यिकीय महत्व का मतलब है कि हमारे डेटा और हमारे देखे गए प्रभाव संभवतः वास्तविक प्रभाव हैं। अधिकांश जैव चिकित्सा विज्ञान में, सांख्यिकीय महत्व को 0.05 के महत्व स्तर या p-value के साथ स्थापित किया जाता है। मूल रूप से, इसका मतलब है कि वैज्ञानिक अपने प्रयोगों में देखे गए प्रभाव में 95% विश्वास करते हैं।

विचार करें कि अगर डेटा एक संबंध दिखाता है (जैसे, डोपामाइन रिलीज)। प्रभाव का 5% मौका है कि यह संयोग से है और चर (दृश्य उत्तेजना) से अप्रभावित है। यह एक टाइप I त्रुटि होगी। वैकल्पिक रूप से, इसमें 5% संभावना है कि हमारे एकत्रित डेटा डोपामाइन रिलीज और दृश्य उत्तेजना के बीच संबंध नहीं दिखा सकते हैं जबकि वास्तव में एक वास्तविक प्रभाव है - एक गलत नकारात्मक या टाइप II त्रुटि।

ध्यान से शामिल करने के मानदंड स्थापित करना अधिक प्रभावशाली होता है क्योंकि एक निश्चित नमूना आकार के बाद लाभ के घटने का एक बिंदु होता है।

हम सभी मनुष्यों का प्रतिनिधित्व करने वाले डेटा को एकत्र करने की उम्मीद कर रहे हैं, और हम चाहते हैं कि हमारे निष्कर्ष दोनों व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हों। हमारे नमूना सेट को सफलतापूर्वक डिजाइन करने के लिए, एक सामान्य त्रुटि, टाइप I त्रुटि (गलत सकारात्मक), या टाइप II त्रुटि (गलत नकारात्मक) को ध्यान में रखा जाना चाहिए और इससे बचा जाना चाहिए।

हमारा प्रयोग निम्नलिखित परिकल्पना का परीक्षण कर रहा है:

• शून्य परिकल्पना - NAc में डोपामाइन रिलीज के संतरण और भावनात्मक रूप से गलत दृश्य उत्तेजना के बीच कोई संबंध या प्रभाव नहीं है।

• परिकल्पना - NAc में डोपामाइन रिलीज के संतरण और भावनात्मक रूप से गलत दृश्य उत्तेजना के बीच संबंध है, और अधिकतम डोपामाइन रिलीज दृश्य उत्तेजना को देखने के बाद होती है।

NAc में डोपामाइन रिलीज के संतरण और भावनात्मक मूल्य वाले दृश्य उत्तेजनाओं के बीच एक संबंध है। जब डेटा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है:

• हमारी परिकल्पना अस्वीकार कर दी गई है।

• कोई वास्तविक प्रभाव या अंतर नहीं पाया गया।

• हमारे देखे गए प्रभाव संयोग से उत्पन्न होने की संभावना के समान हैं।

जनसंख्या को समझना?

प्रयोगात्मक डिज़ाइन में व्यावहारिक सीमाएँ।

तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में, एक औपचारिक समावेश मानदंड प्रायः मौजूदा जनसंख्या के बीच समावेश की संभावना को यादृच्छिक और / या समान करने का प्रयास करता है ताकि समानता त्रुटियों से बचा जा सके। हमें उन व्यक्तियों का चयन करने से बचना चाहिए बस इसलिए कि वे निकटतम या सबसे सुलभ हैं ताकि डेटा एकत्र किया जा सके, क्योंकि यह सामान्य त्रुटि की नुस्खा है।

نمونے کے تخلیق کا بہترین طریقہ یہ ہے کہ شامل ہونے کے معیار حبس ہوا۔

उदाहरण के लिए, जनगणना डेटा का उपयोग करके, हम ओहियो के प्रत्येक काउंटी में 50 यादृच्छिक रूप से चयनित व्यक्तियों की संपर्क जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। इससे चयन पूर्वाग्रह को कम किया जा सकेगा क्योंकि नाम सभी भौगोलिक क्षेत्रों से समान रूप से यादृच्छिक रूप से चुने जाएंगे।

प्रयोगात्मक डिज़ाइन स्थापित करना, नमूना आकार बढ़ाना, और पूर्ण रूप से ज्ञान-रहित, यादृच्छिक, और समान रूप से लागू समावेश मानदंडों को समझना जल्दी ही व्यावहारिक सीमाओं में अटक सकता है। यह सभी स्तरों पर वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एक समस्या है सभी स्तरों, शैक्षिक अभ्यासों से लेकर पूर्ण विकसित अनुसंधान विश्वविद्यालयों तक। आमतौर पर, बजटरी और समय सीमा सीमाएँ पहले समझौते को मजबूर करती हैं। सामूहिक रूप से, सांख्यिकीय महत्व के चारों ओर के ये मुद्दे अनुसंधान के सक्रिय क्षेत्र हैं।

क्या है वास्तविक प्रभाव आकार?

तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की निम्न सांख्यिकीय शक्ति के कारण, हम वास्तविक प्रभाव आकार का अधिकतम अनुमान लगाने की प्रवृत्ति रखते हैं जिससे कई अध्ययनों की निचली पुनरुत्पादन स्तर की कमी होती है। इसके अलावा, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की अंतर्निहित जटिलता सांख्यिकीय शक्ति को महत्वपूर्ण बनाती है।

एक विधि जिसका क्षेत्र अपना उपयोग कर सकता है वह एक अध्ययन की शक्ति को बढ़ाना है नतीजे की संभावना को बढ़ाने के लिए नमूना आकार को बढ़ाना। यह वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की संभावना को बढ़ाता है। एक उपयुक्त नमूना आकार चुनना महत्वपूर्ण है ताकि अनुसंधान किया जा सके जो:

• व्यावहारिक खोजें करती हैं।

• मस्तिष्क में अनगिनत प्रक्रियाओं की हमारी समझ को बढ़ाती हैं।

• प्रभावी उपचार विकसित करती हैं।

समकालीन तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में चुनौतियों का सामना करना: एमोटिवएलएबी प्लेटफॉर्म

तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के प्रयोगात्मक डिज़ाइन को विश्वसनीय सांख्यिकीय महत्व प्राप्त करने के लिए बड़े नमूना समूह आकार स्थापित करने और बेहतर समावेश मानदंड स्थापित करने के लिए प्रयास करना चाहिए। एमोटिवएलएबी जैसी भीड़-सोर्स सक्षम प्लेटफार्मों तक पहुंच से, शोधकर्ताओं को संभावित रूप से अधिक विविध, अधिक प्रतिनिधिक विषय व्यक्तियों तक पहुंच प्रदान की जाती है - सभी जनसांख्यिकी की नमूना मात्रा और विविधता में सुधार करते हुए अनुसंधान समूहों के लिए न्यूनतम अतिरिक्त लॉजिस्टिकल प्रयास।

आधुनिक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान नमूनों के लिए विविध समूह को भर्ती करने के लिए सीमित उपलब्ध संसाधनों के कारण समान्यता त्रुटियों के प्रति संवेदनशील हो सकता है। "WEIRD समूह" का सिद्धांत इस मुद्दे को समेटता है। अधिकांश विश्वविद्यालयों में अनुसंधान एक सपाट बजट पर किया जाता है जो सामान्यतः पश्चिमी, शिक्षित, और औद्योगिक, धनी और लोकतांत्रिक देशों से संबंधित विषयों पर होता है। हालाँकि, दूरस्थ डेटा संग्रह उपकरण, जैसे एमोटिवएलएबी का ईईजी प्लेटफार्म, शोधकर्ताओं को कॉलेज परिसर के पार समूहों को भर्ती करने तक पहुँचने की अनुमति देता है जो जनसंख्या को बेहतर रूप से दर्शाते हैं.

एमोटिवएलएबी प्लेटफार्म शोधकर्ताओं को वर्तमान प्रतिबंधों से मुक्त करता है और इसके बजाय उन्हें प्रयोगों को डिज़ाइन करने और परिणामों का विश्लेषण करने पर अपनी ऊर्जा केंद्रित करने की अनुमति देता है।

एमोटिवएलएबी का प्लेटफार्म और दूरस्थ ईईजी उपकरण न केवल शोधकर्ताओं को प्रयोगात्मक नमूना समूहों में शामिल व्यक्तियों की विविधता बढ़ाने में मदद कर रहे हैं। बल्कि यह सामान्य नमूना आकार और लक्षित जनसंख्या में पहुंच के मुद्दों के बारे में भी मध्यस्थता करता है।

एमोटिवएलएबी प्लेटफार्म शोधकर्ताओं को वर्तमान प्रतिबंधों से मुक्त करता है और इसके बजाय उन्हें प्रयोगों को डिज़ाइन करने और परिणामों का विश्लेषण करने पर अपनी ऊर्जा केंद्रित करने की अनुमति देता है। हमारा प्लेटफार्म प्रयोग को विषय पूल में सबसे उपयुक्त व्यक्तियों के साथ मिलाता है। प्रतिभागियों को सहस्त्राब्दी डेटा संग्रह के लिए समय बिताने, उन्हें समन्वय और निर्धारित करने, और प्रयोगशाला में डेटा संग्रह करने की कोई आवश्यकता नहीं होती है। सभी की आवश्यकता होती है कि ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म में वांछित जनसंख्यिकी निर्दिष्ट की जाए, और एमोटिवएलएबी उन योगदानकर्ताओं को प्रयोग उपलब्ध कराएगा जो वांछित मापदंडों के अनुसार सबसे अच्छे हैं। भागीदार अपने अपने घरों में प्रयोग कर सकते हैं, अपने स्वयं के उपकरण का उपयोग करते हुए। हेडसेट के साथ उनकी परिचितता शोधकर्ताओं को इसके उपयोग के बारे में निर्देश प्रदान करने की आवश्यकता को समाप्त कर देती है।

इसके अलावा, एमोटिवएलएबी प्लेटफार्म स्वचालित ईईजी रिकॉर्डिंग डेटा गुणवत्ता नियंत्रण और आकलन प्रदान करता है। निम्न गुणवत्ता वाले डेटा की बड़ी मात्रा प्रयोगात्मक डिज़ाइन में समानता या सांख्यिकीय त्रुटियों को दूर करने में मदद नहीं करती है। हालाँकि, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा तक पहुँच होना एक समाधान प्रदान करता है त्रुटियों से बचने में मदद करने के लिए:

• सामान्य

• जनसंख्या

• सांख्यिकीय महत्व

क्या आप अधिक जानना चाहते हैं कि एमोटिवएलएबी प्लेटफॉर्म आपके शोध के लिए क्या कर सकता है?

एमोटिवएलएबी आपको अपने प्रयोग को बनाने, सुरक्षित और सुरक्षित रूप से प्रयोग को तैनात करने, सत्यापित प्रतिभागियों के वैश्विक पैनल में भर्ती करने और उच्च गुणवत्ता वाले ईईजी डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है, सभी एक ही प्लेटफार्म से। अधिक जानने के लिए यहाँ क्लिक करें या डेमो का अनुरोध करें।