ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆ, ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿವಿಧ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಪರಿಚಯ
ಈವೆಂಟ್ ಇತಿಹಾಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, 'ಈವೆಂಟ್' ವಿವಾಹ, ವಿಚ್ಛೇದನ, ನಿರುದ್ಯೋಗ, ಅಪರಾಧ ನಡವಳಿಕೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು.
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗಮನವು ಈ ಘಟನೆಗಳು ಸಂಭವಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಘಟನೆಗಳ ಸಮಯದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಅಸ್ಥಿರಗಳು. ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಘಟನೆಗಳ ಸಮಯದ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ಮುನ್ಸೂಚಕರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡುವಿಕೆ, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಇತರ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುತ್ತದೆ.
ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರ, ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಅಪರಾಧಶಾಸ್ತ್ರ ಸೇರಿದಂತೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ವಿವಿಧ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ. ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಮದುವೆ, ವಿಚ್ಛೇದನ ಮತ್ತು ನಿವೃತ್ತಿಯಂತಹ ಜೀವನ ಕೋರ್ಸ್ ಘಟನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಮನೋವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮನೋವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ಉಪಶಮನ ಅಥವಾ ಮರುಕಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯವರೆಗಿನ ಅವಧಿಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ನಿರುದ್ಯೋಗದ ಅವಧಿ ಮತ್ತು ಬಡತನ ಅಥವಾ ದಿವಾಳಿತನದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಶೋಧಕರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆರೋಗ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ಅಥವಾ ರೋಗದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಂತರ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳು
ಸರ್ವೈವಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿವಿಧ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಅಂದಾಜುಗಾರ, ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಅಂದಾಜುಗಾರ
ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಎನ್ನುವುದು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡದೆ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಹಂಚಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿ
ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿಯು ಸಂಭವಿಸುವ ಘಟನೆಯ ಅಪಾಯದ (ಅಥವಾ ಅಪಾಯ) ಮೇಲೆ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸುವ ಅರೆ-ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವಾಗ ಮುನ್ಸೂಚಕರು ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳ ಸಮಯದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸರ್ವೈವಲ್ ಮಾದರಿಗಳು
ಘಾತೀಯ, ವೇಬುಲ್ ಮತ್ತು ಲಾಗ್-ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ರೂಪಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವಿತರಣಾ ಊಹೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಅಪಾಯದ ದರದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಕ್ರರೇಖೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಬಹುದು.
ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಾಗ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧಕರು ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಧ್ಯಯನದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸದಿದ್ದಾಗ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳ ಆಯ್ಕೆ, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕಠಿಣ ಗಮನವನ್ನು ಬೇಡುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಘಟನೆಗಳ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಬಲವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಂಶಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು, ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಘಟನೆಗಳ ಸಮಯದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.