समूह (सांख्यिकी): Difference between revisions

From Vigyanwiki
(Created page with "{{Short description|A group of subjects who share a characteristic, such as generation}} {{for|other senses of this word|cohort (disambiguation)}} File:ExplainingCaseControl...")
 
No edit summary
Line 1: Line 1:
{{Short description|A group of subjects who share a characteristic, such as generation}}
{{Short description|A group of subjects who share a characteristic, such as generation}}
{{for|other senses of this word|cohort (disambiguation)}}
[[File:ExplainingCaseControlSJW-en.svg|360px|thumb|upright=1|एक समयरेखा पर केस-नियंत्रण अध्ययन बनाम समूह। OR का मतलब [[विषम अनुपात]] और RR का मतलब [[सापेक्ष जोखिम]] है।]]सांख्यिकी, [[महामारी विज्ञान]], [[विपणन]] और [[जनसांख्यिकी]] में, एक '''कोहोर्ट''' उन विषयों का एक समूह है जो एक परिभाषित विशेषता साझा करते हैं (आमतौर पर ऐसे विषय जो एक चयनित समय अवधि में एक सामान्य घटना का अनुभव करते हैं, जैसे कि जन्म या स्नातक)।
[[File:ExplainingCaseControlSJW-en.svg|360px|thumb|upright=1|एक समयरेखा पर केस-नियंत्रण अध्ययन बनाम समूह। OR का मतलब [[विषम अनुपात]] और RR का मतलब [[सापेक्ष जोखिम]] है।]]सांख्यिकी, [[महामारी विज्ञान]], [[विपणन]] और [[जनसांख्यिकी]] में, एक समूह अनुसंधान विषय का एक समूह है जो एक परिभाषित विशेषता साझा करता है (आमतौर पर ऐसे विषय जो एक चयनित समय अवधि में एक सामान्य घटना का अनुभव करते हैं, जैसे कि जन्म या स्नातक)।


कोहोर्ट डेटा कई बार अवधि डेटा की तुलना में जनसांख्यिकी के लिए अधिक फायदेमंद हो सकता है। क्योंकि समूह डेटा को एक विशिष्ट समय अवधि के लिए परिष्कृत किया जाता है, यह आमतौर पर अधिक सटीक होता है। यह अधिक सटीक है क्योंकि इसे किसी विशिष्ट अध्ययन के लिए कस्टम डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए ट्यून किया जा सकता है।


इसके अलावा, अवधि डेटा के विपरीत, समूह डेटा टेम्पो प्रभाव से प्रभावित नहीं होता है। इसके विपरीत, समूह डेटा इस अर्थ में नुकसानदेह हो सकता है कि समूह अध्ययन के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करने में लंबा समय लग सकता है।<ref name=":02">{{Cite web|url=http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/EP/EP713_CohortStudies/EP713_CohortStudies5.html|title=समूह अध्ययन के लाभ और हानि|website=sphweb.bumc.bu.edu|language=en|access-date=2018-03-27}}</ref> समूह अध्ययन का एक और नुकसान यह है कि इसे करना बेहद महंगा हो सकता है, क्योंकि अध्ययन लंबे समय तक चलेगा, जनसांख्यिकीविदों को अक्सर अध्ययन को बढ़ावा देने के लिए पर्याप्त धन की आवश्यकता होती है।
कोहोर्ट डेटा कई बार अवधि डेटा की तुलना में जनसांख्यिकी के लिए अधिक लाभप्रद हो सकता है। क्योंकि समूह डेटा को एक विशिष्ट समय अवधि के लिए परिष्कृत किया जाता है, यह आमतौर पर अधिक सटीक होता है। यह अधिक सटीक है क्योंकि इसे किसी विशिष्ट अध्ययन के लिए कस्टम डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए ट्यून किया जा सकता है।


जनसांख्यिकी अक्सर [[समूह परिप्रेक्ष्य]] और [[अवधि परिप्रेक्ष्य]] में विरोधाभास करती है। उदाहरण के लिए, कुल समूह [[प्रजनन दर]] महिलाओं के समूह के लिए औसत पूर्ण परिवार के आकार का एक सूचकांक है, लेकिन चूंकि यह केवल उन महिलाओं के लिए जाना जा सकता है जिनके बच्चे पैदा हो चुके हैं, इसलिए इसे वर्तमान में उपजाऊ महिलाओं के लिए नहीं मापा जा सकता है। इसकी गणना समूह की आयु-विशिष्ट प्रजनन दर के योग के रूप में की जा सकती है जो समय के साथ बढ़ती है। इसके विपरीत, कुल अवधि प्रजनन दर एक काल्पनिक महिला के लिए पूर्ण परिवार के आकार की गणना करने के लिए वर्तमान आयु-विशिष्ट प्रजनन दर का उपयोग करती है, क्या वह अपने जीवन के दौरान इन प्रजनन दरों का अनुभव करती है।
इसके अतिरिक्त, अवधि डेटा के विपरीत, समूह डेटा टेम्पो प्रभाव से प्रभावित नहीं होता है। इसके विपरीत, समूह डेटा इस अर्थ में हानिकारक हो सकता है कि समूह अध्ययन के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करने में लंबा समय लग सकता है।<ref name=":02">{{Cite web|url=http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/EP/EP713_CohortStudies/EP713_CohortStudies5.html|title=समूह अध्ययन के लाभ और हानि|website=sphweb.bumc.bu.edu|language=en|access-date=2018-03-27}}</ref> समूह अध्ययन का एक और हानि यह है कि इसे करना अत्यंत महंगा हो सकता है, क्योंकि अध्ययन लंबे समय तक चलेगा, जनसांख्यिकीविदों को प्रायः अध्ययन को बढ़ावा देने के लिए पर्याप्त धन की आवश्यकता होती है।
 
जनसांख्यिकी प्रायः समूह परिप्रेक्ष्य और अवधि परिप्रेक्ष्य में विरोधाभास करती है। उदाहरण के लिए, कुल समूह प्रजनन दर महिलाओं के समूह के लिए औसत पूर्ण परिवार के आकार का एक सूचकांक है, लेकिन चूंकि यह केवल उन महिलाओं के लिए जाना जा सकता है जिनके बच्चे पैदा हो चुके हैं, इसलिए इसे वर्तमान में उपजाऊ महिलाओं के लिए नहीं मापा जा सकता है। इसकी गणना समूह की आयु-विशिष्ट प्रजनन दर के योग के रूप में की जा सकती है जो समय के साथ बढ़ती है। इसके विपरीत, कुल अवधि प्रजनन दर एक काल्पनिक महिला के लिए पूर्ण परिवार के आकार की गणना करने के लिए वर्तमान आयु-विशिष्ट प्रजनन दर का उपयोग करती है, क्या वह अपने जीवन के दौरान इन प्रजनन दरों का अनुभव करती है।


एक समूह पर एक अध्ययन एक समूह अध्ययन है।
एक समूह पर एक अध्ययन एक समूह अध्ययन है।


समूह अध्ययन के दो महत्वपूर्ण प्रकार हैं:
समूह अध्ययन के दो महत्वपूर्ण प्रकार हैं:
# संभावित समूह अध्ययन: इस प्रकार के अध्ययन में, रुचि के परिणामों के विकास से पहले भर्ती किए गए विषयों से एक्सपोज़र डेटा (बेसलाइन डेटा) का संग्रह होता है। जब विषय में रुचि का परिणाम विकसित होता है तो उसे रिकॉर्ड करने के लिए समय (भविष्य) के माध्यम से विषयों का अनुसरण किया जाता है। अध्ययन के विषयों का अनुसरण करने के तरीकों में शामिल हैं: फोन साक्षात्कार, आमने-सामने साक्षात्कार, शारीरिक परीक्षा, चिकित्सा/प्रयोगशाला परीक्षण और मेल प्रश्नावली।<ref>{{Cite web|url=http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/EP/EP713_CohortStudies/EP713_CohortStudies_print.html|title=साथियों के साथ पढ़ाई|website=sphweb.bumc.bu.edu|access-date=2017-04-04}}</ref> संभावित समूह अध्ययन का एक उदाहरण है, उदाहरण के लिए, यदि कोई जनसांख्यिकी विशेषज्ञ वर्ष 2018 में सभी पुरुषों के जन्म को मापना चाहता है। जनसांख्यिकी विशेषज्ञ को घटना समाप्त होने तक इंतजार करना होगा, जनसांख्यिकी विशेषज्ञ के पास सभी आवश्यक डेटा होने के लिए वर्ष 2018 समाप्त होना चाहिए।<ref>{{Cite web|url=http://www.statsref.com/HTML/index.html?cohort_studies2.html|title=सांख्यिकीय विश्लेषण पुस्तिका|website=www.statsref.com|access-date=2018-04-05}}</ref>
# '''संभावित समूह अध्ययन''': इस प्रकार के अध्ययन में, रुचि के परिणामों के विकास से पहले भर्ती किए गए विषयों से एक्सपोज़र डेटा (बेसलाइन डेटा) का संग्रह होता है। जब विषय में रुचि का परिणाम विकसित होता है तो उसे रिकॉर्ड करने के लिए समय (भविष्य) के माध्यम से विषयों का अनुसरण किया जाता है। अध्ययन के विषयों का अनुसरण करने के तरीकों में सम्मिलित हैं: फोन साक्षात्कार, आमने-सामने साक्षात्कार, शारीरिक परीक्षा, चिकित्सा/प्रयोगशाला परीक्षण और मेल प्रश्नावली।<ref>{{Cite web|url=http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/EP/EP713_CohortStudies/EP713_CohortStudies_print.html|title=साथियों के साथ पढ़ाई|website=sphweb.bumc.bu.edu|access-date=2017-04-04}}</ref> संभावित समूह अध्ययन का एक उदाहरण है, उदाहरण के लिए, यदि कोई जनसांख्यिकी विशेषज्ञ वर्ष 2018 में सभी पुरुषों के जन्म को मापना चाहता है। जनसांख्यिकी विशेषज्ञ को घटना समाप्त होने तक इंतजार करना होगा, जनसांख्यिकी विशेषज्ञ के पास सभी आवश्यक डेटा होने के लिए वर्ष 2018 समाप्त होना चाहिए।<ref>{{Cite web|url=http://www.statsref.com/HTML/index.html?cohort_studies2.html|title=सांख्यिकीय विश्लेषण पुस्तिका|website=www.statsref.com|access-date=2018-04-05}}</ref>
# पूर्वव्यापी समूह अध्ययन: पूर्वव्यापी अध्ययन उन विषयों से शुरू होता है जिनके परिणाम या रुचि की बीमारी होने का खतरा होता है और परिणाम की पहचान वहां से शुरू होती है जहां विषय है जब अध्ययन जोखिम की पहचान करने के लिए विषय के अतीत से शुरू होता है। पूर्वव्यापी उपयोग रिकॉर्ड: नैदानिक, शैक्षिक, जन्म प्रमाण पत्र, मृत्यु प्रमाण पत्र, आदि लेकिन यह मुश्किल हो सकता है क्योंकि जो अध्ययन शुरू किया जा रहा है उसके लिए डेटा नहीं हो सकता है। इन अध्ययनों में कई जोखिम हो सकते हैं जो इस अध्ययन को कठिन बना सकते हैं।<ref>{{Cite web|url=http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/EP/EP713_CohortStudies/EP713_CohortStudies_print.html|title=साथियों के साथ पढ़ाई|website=sphweb.bumc.bu.edu|access-date=2017-04-04}}</ref> दूसरी ओर, पूर्वव्यापी समूह अध्ययन का एक उदाहरण है, यदि एक जनसांख्यिकी विशेषज्ञ वर्ष 1970 में पैदा हुए लोगों के एक समूह की जांच कर रहा था, जिन्हें टाइप 1 मधुमेह है। जनसांख्यिकी विशेषज्ञ ऐतिहासिक डेटा को देखकर शुरुआत करेगा। हालाँकि, यदि जनसांख्यिकी विशेषज्ञ टाइप 1 मधुमेह के स्रोत का पता लगाने के प्रयासों में अप्रभावी डेटा को देख रहा था, तो जनसांख्यिकी विशेषज्ञ के परिणाम सटीक नहीं होंगे।<ref name=":02"/>
# '''पूर्वव्यापी समूह अध्ययन''': पूर्वव्यापी अध्ययन उन विषयों से प्रारंभ होता है जिनके परिणाम या रुचि की बीमारी होने का खतरा होता है और परिणाम की पहचान वहां से प्रारंभ होती है जहां विषय है जब अध्ययन जोखिम की पहचान करने के लिए विषय के अतीत से प्रारंभ होता है। पूर्वव्यापी उपयोग रिकॉर्ड: नैदानिक, शैक्षिक, जन्म प्रमाण पत्र, मृत्यु प्रमाण पत्र, आदि लेकिन यह कठिन हो सकता है क्योंकि जो अध्ययन प्रारंभ किया जा रहा है उसके लिए डेटा नहीं हो सकता है। इन अध्ययनों में कई जोखिम हो सकते हैं जो इस अध्ययन को कठिन बना सकते हैं।<ref>{{Cite web|url=http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/EP/EP713_CohortStudies/EP713_CohortStudies_print.html|title=साथियों के साथ पढ़ाई|website=sphweb.bumc.bu.edu|access-date=2017-04-04}}</ref> दूसरी ओर, पूर्वव्यापी समूह अध्ययन का एक उदाहरण है, यदि एक जनसांख्यिकी विशेषज्ञ वर्ष 1970 में पैदा हुए लोगों के एक समूह की जांच कर रहा था, जिन्हें टाइप 1 मधुमेह है। जनसांख्यिकी विशेषज्ञ ऐतिहासिक डेटा को देखकर शुरुआत करेगा। हालाँकि, यदि जनसांख्यिकी विशेषज्ञ टाइप 1 मधुमेह के स्रोत का पता लगाने के प्रयासों में अप्रभावी डेटा को देख रहा था, तो जनसांख्यिकी विशेषज्ञ के परिणाम सटीक नहीं होंगे।<ref name=":02"/>




Line 19: Line 19:
*आयु श्रेणी
*आयु श्रेणी
* [[श्रम सांख्यिकी ब्यूरो]]
* [[श्रम सांख्यिकी ब्यूरो]]
* [[ केस मिश्रण ]]
* केस मिश्रण  
* जनसंख्या वर्ग स्टडी
* जनसंख्या वर्ग स्टडी
* [[पीढ़ीगत समूह]]
* [[पीढ़ीगत समूह]]

Revision as of 21:59, 29 July 2023

एक समयरेखा पर केस-नियंत्रण अध्ययन बनाम समूह। OR का मतलब विषम अनुपात और RR का मतलब सापेक्ष जोखिम है।

सांख्यिकी, महामारी विज्ञान, विपणन और जनसांख्यिकी में, एक कोहोर्ट उन विषयों का एक समूह है जो एक परिभाषित विशेषता साझा करते हैं (आमतौर पर ऐसे विषय जो एक चयनित समय अवधि में एक सामान्य घटना का अनुभव करते हैं, जैसे कि जन्म या स्नातक)।


कोहोर्ट डेटा कई बार अवधि डेटा की तुलना में जनसांख्यिकी के लिए अधिक लाभप्रद हो सकता है। क्योंकि समूह डेटा को एक विशिष्ट समय अवधि के लिए परिष्कृत किया जाता है, यह आमतौर पर अधिक सटीक होता है। यह अधिक सटीक है क्योंकि इसे किसी विशिष्ट अध्ययन के लिए कस्टम डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए ट्यून किया जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, अवधि डेटा के विपरीत, समूह डेटा टेम्पो प्रभाव से प्रभावित नहीं होता है। इसके विपरीत, समूह डेटा इस अर्थ में हानिकारक हो सकता है कि समूह अध्ययन के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करने में लंबा समय लग सकता है।[1] समूह अध्ययन का एक और हानि यह है कि इसे करना अत्यंत महंगा हो सकता है, क्योंकि अध्ययन लंबे समय तक चलेगा, जनसांख्यिकीविदों को प्रायः अध्ययन को बढ़ावा देने के लिए पर्याप्त धन की आवश्यकता होती है।

जनसांख्यिकी प्रायः समूह परिप्रेक्ष्य और अवधि परिप्रेक्ष्य में विरोधाभास करती है। उदाहरण के लिए, कुल समूह प्रजनन दर महिलाओं के समूह के लिए औसत पूर्ण परिवार के आकार का एक सूचकांक है, लेकिन चूंकि यह केवल उन महिलाओं के लिए जाना जा सकता है जिनके बच्चे पैदा हो चुके हैं, इसलिए इसे वर्तमान में उपजाऊ महिलाओं के लिए नहीं मापा जा सकता है। इसकी गणना समूह की आयु-विशिष्ट प्रजनन दर के योग के रूप में की जा सकती है जो समय के साथ बढ़ती है। इसके विपरीत, कुल अवधि प्रजनन दर एक काल्पनिक महिला के लिए पूर्ण परिवार के आकार की गणना करने के लिए वर्तमान आयु-विशिष्ट प्रजनन दर का उपयोग करती है, क्या वह अपने जीवन के दौरान इन प्रजनन दरों का अनुभव करती है।

एक समूह पर एक अध्ययन एक समूह अध्ययन है।

समूह अध्ययन के दो महत्वपूर्ण प्रकार हैं:

  1. संभावित समूह अध्ययन: इस प्रकार के अध्ययन में, रुचि के परिणामों के विकास से पहले भर्ती किए गए विषयों से एक्सपोज़र डेटा (बेसलाइन डेटा) का संग्रह होता है। जब विषय में रुचि का परिणाम विकसित होता है तो उसे रिकॉर्ड करने के लिए समय (भविष्य) के माध्यम से विषयों का अनुसरण किया जाता है। अध्ययन के विषयों का अनुसरण करने के तरीकों में सम्मिलित हैं: फोन साक्षात्कार, आमने-सामने साक्षात्कार, शारीरिक परीक्षा, चिकित्सा/प्रयोगशाला परीक्षण और मेल प्रश्नावली।[2] संभावित समूह अध्ययन का एक उदाहरण है, उदाहरण के लिए, यदि कोई जनसांख्यिकी विशेषज्ञ वर्ष 2018 में सभी पुरुषों के जन्म को मापना चाहता है। जनसांख्यिकी विशेषज्ञ को घटना समाप्त होने तक इंतजार करना होगा, जनसांख्यिकी विशेषज्ञ के पास सभी आवश्यक डेटा होने के लिए वर्ष 2018 समाप्त होना चाहिए।[3]
  2. पूर्वव्यापी समूह अध्ययन: पूर्वव्यापी अध्ययन उन विषयों से प्रारंभ होता है जिनके परिणाम या रुचि की बीमारी होने का खतरा होता है और परिणाम की पहचान वहां से प्रारंभ होती है जहां विषय है जब अध्ययन जोखिम की पहचान करने के लिए विषय के अतीत से प्रारंभ होता है। पूर्वव्यापी उपयोग रिकॉर्ड: नैदानिक, शैक्षिक, जन्म प्रमाण पत्र, मृत्यु प्रमाण पत्र, आदि लेकिन यह कठिन हो सकता है क्योंकि जो अध्ययन प्रारंभ किया जा रहा है उसके लिए डेटा नहीं हो सकता है। इन अध्ययनों में कई जोखिम हो सकते हैं जो इस अध्ययन को कठिन बना सकते हैं।[4] दूसरी ओर, पूर्वव्यापी समूह अध्ययन का एक उदाहरण है, यदि एक जनसांख्यिकी विशेषज्ञ वर्ष 1970 में पैदा हुए लोगों के एक समूह की जांच कर रहा था, जिन्हें टाइप 1 मधुमेह है। जनसांख्यिकी विशेषज्ञ ऐतिहासिक डेटा को देखकर शुरुआत करेगा। हालाँकि, यदि जनसांख्यिकी विशेषज्ञ टाइप 1 मधुमेह के स्रोत का पता लगाने के प्रयासों में अप्रभावी डेटा को देख रहा था, तो जनसांख्यिकी विशेषज्ञ के परिणाम सटीक नहीं होंगे।[1]


यह भी देखें

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 "समूह अध्ययन के लाभ और हानि". sphweb.bumc.bu.edu (in English). Retrieved 2018-03-27.
  2. "साथियों के साथ पढ़ाई". sphweb.bumc.bu.edu. Retrieved 2017-04-04.
  3. "सांख्यिकीय विश्लेषण पुस्तिका". www.statsref.com. Retrieved 2018-04-05.
  4. "साथियों के साथ पढ़ाई". sphweb.bumc.bu.edu. Retrieved 2017-04-04.


बाहरी संबंध