ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಆಸಕ್ತಿಯ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಘಟನೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅನ್ವಯಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಅನ್ವಯಿಕ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, ಅನ್ವಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂಡರ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್
ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಟೈಮ್-ಟು-ಈವೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾಂತ್ರಿಕ ಘಟಕದ ವೈಫಲ್ಯ, ರೋಗದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ಸಂಶೋಧನಾ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಇದರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಅಧ್ಯಯನದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ವಿಷಯದ ಈವೆಂಟ್ ಸಮಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗಮನಿಸದಿದ್ದಾಗ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿಂದ ಆಗಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವಿಷಯವು ಅನುಸರಣೆಗೆ ಕಳೆದುಹೋಗುವುದು ಅಥವಾ ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಧ್ಯಯನವು ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸರ್ವೈವಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಅಪ್ಲೈಡ್ ಸೈನ್ಸಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ಸರ್ವೈವಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅನ್ವಯಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ರೋಗಗಳ ರೋಗಿಗಳ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಔಷಧವು ಅದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಔಷಧೀಯ ಕಂಪನಿಗಳು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಥವಾ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಘಟಕಗಳ ಬಾಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯದ ದರಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು, ನಿರ್ವಹಣಾ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಇದು ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಜಾತಿಗಳ ಅಳಿವಿನ ಮೇಲೆ ಪರಿಸರ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯವೆಂದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ನಿರುದ್ಯೋಗದ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು, ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಂಥನವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಅನ್ವಯಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಅದರ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನ್ವಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ
ಅನ್ವಯಿಕ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅನ್ವಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಅಂದಾಜುಗಾರ, ಕೋವೇರಿಯೇಟ್ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿತರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಅನ್ವಯಿಕ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅನ್ವಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಂದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬದುಕುಳಿಯುವ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಈ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನ್ವಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶಾಲ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವಾಗಿದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಅನ್ವಯಿಕ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಭಾವಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಇದು ರೋಗಿಗಳ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಉಪಕ್ರಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಅಂತೆಯೇ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅನ್ವಯವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ನಿರ್ವಹಣೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಘಟಕಗಳ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಬಳಕೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ಜೀವನಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇದು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅನ್ವಯಿಕ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅನ್ವಯಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಬಲವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು, ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ, ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಂಶೋಧಕರು, ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ನಿರ್ಮಾಪಕರಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗಿನ ಅದರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು.