Ang longitudinal data analysis ay isang pangunahing aspeto ng biostatistics, na kinasasangkutan ng pag-aaral ng data na nakalap mula sa parehong mga paksa sa loob ng isang yugto ng panahon. Ang diskarte na ito ay nagbibigay-daan sa mga mananaliksik na masuri ang mga pagbabago sa mga variable sa paglipas ng panahon, suriin ang mga epekto ng mga paggamot, at siyasatin ang mga relasyon sa pagitan ng iba't ibang mga kadahilanan at mga resulta. Gayunpaman, upang maisagawa ang maaasahan at makabuluhang pagsusuri ng longitudinal data, ang ilang mga pangunahing pagpapalagay ay dapat panindigan.
Palagay 1: Kalayaan
Ang pagpapalagay ng kalayaan ay tumutukoy sa kalayaan ng mga obserbasyon sa loob at pagitan ng mga paksa. Sa mga longitudinal na pag-aaral, mahalagang tiyakin na ang paulit-ulit na mga sukat na kinuha mula sa parehong paksa ay hindi nauugnay sa isa't isa. Ang paglabag sa pagpapalagay na ito ay maaaring humantong sa mga bias na pagtatantya at maling konklusyon. Upang matugunan ito, ang mga mananaliksik ay madalas na gumagamit ng mga istatistikal na diskarte tulad ng mga mixed-effects na mga modelo at mga pangkalahatang pagtatantya ng mga equation upang isaalang-alang ang nauugnay na katangian ng data.
Assumption 2: Linearity
Ipinapalagay ng linearity na ang ugnayan sa pagitan ng independiyente at umaasang mga variable ay linear. Ang pagpapalagay na ito ay mahalaga sa mga modelo ng regression, kung saan ang ugnayan sa pagitan ng mga variable ng predictor at ang kinalabasan ay ipinapalagay na linear. Sa longitudinal data analysis, ang linearity assumption ay dapat na maingat na masuri upang matiyak ang bisa ng mga istatistikal na modelo na ginamit. Kung hindi linear ang relasyon, maaaring kailanganin ang pagbabago ng mga variable o ang paggamit ng mga non-linear na modelo.
Assumption 3: Nawawalang Data
Ang mga longitudinal na pag-aaral ay kadalasang nahaharap sa hamon ng nawawalang data dahil sa pag-dropout, hindi pagtugon, o iba pang dahilan. Ipinapalagay na ang nawawalang data ay ganap na nawawala nang random, nawawala nang random, o nawawala nang hindi random. Ang pagpapalagay ng mga nawawalang mekanismo ng data ay mahalaga dahil nakakaapekto ito sa bisa ng mga istatistikal na inferences. Ang iba't ibang paraan ng imputation at sensitivity analysis ay karaniwang ginagamit upang matugunan ang mga implikasyon ng nawawalang data sa longitudinal data analysis.
Assumption 4: Homoscedasticity
Ang homoscedasticity ay tumutukoy sa pagpapalagay na ang pagkakaiba ng mga nalalabi o mga pagkakamali ay pare-pareho sa lahat ng antas ng mga independiyenteng variable. Sa konteksto ng longitudinal data analysis, ang homoscedasticity ay mahalaga sa pagtatasa ng katumpakan ng mga istatistikal na pagtatantya at ang bisa ng mga pagsubok sa hypothesis. Kailangang suriin ng mga mananaliksik ang pagkakaroon ng heteroscedasticity at isaalang-alang ang matatag na karaniwang mga error o weighted least squares estimation kung nilabag ang palagay.
Assumption 5: Normalidad
Ang pagpapalagay ng normalidad ay nauukol sa pamamahagi ng mga nalalabi sa mga istatistikal na modelo. Sa longitudinal data analysis, partikular na nauugnay ang pagpapalagay na ito kapag gumagamit ng mga parametric na modelo gaya ng mga linear na mixed-effects na modelo. Ang mga paglihis mula sa normalidad ay maaaring makaapekto sa katumpakan ng mga istatistikal na hinuha, na nag-uudyok sa paggamit ng mga alternatibong modelo o pagbabagong-anyo upang tumanggap ng mga hindi normal na pamamahagi ng data.
Assumption 6: Time-Invariance
Ipinapalagay ng time-invariance na ang ugnayan sa pagitan ng independiyente at umaasang mga variable ay nananatiling matatag sa paglipas ng panahon. Ito ay nagpapahiwatig na ang mga epekto ng mga independiyenteng variable sa kinalabasan ay hindi nagbabago sa iba't ibang mga punto ng oras. Ang pagtatasa sa pagpapalagay ng time-invariance ay mahalaga sa longitudinal data analysis upang matukoy ang katatagan ng mga relasyon at matukoy ang mga potensyal na epekto sa pagkakaiba-iba ng oras.
Mga Aplikasyon sa totoong mundo
Ang mga pangunahing pagpapalagay sa longitudinal data analysis ay may malalim na implikasyon sa biostatistics, dahil nakakaapekto ang mga ito sa bisa at pagiging maaasahan ng mga natuklasan sa pananaliksik. Ang pag-unawa at pagtugon sa mga pagpapalagay na ito ay kritikal para sa pagsasagawa ng mahigpit na longitudinal na pag-aaral sa larangan ng biomedicine at pampublikong kalusugan. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga pagpapalagay na ito at paggamit ng naaangkop na mga pamamaraan ng istatistika, ang mga mananaliksik ay maaaring makakuha ng makabuluhang mga pananaw sa pag-unlad ng sakit, pagiging epektibo ng paggamot, at iba pang mahahalagang resultang nauugnay sa kalusugan.