Strictly standardized mean difference
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ಸರಾಸರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು (ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ) ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರದ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಿಂದ ಎರಡು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದಿಂದ ಭಾಗಿಸಲಾದ ಸರಾಸರಿ. ಇದನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ (ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್) ನಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ. ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ (ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್.) ನಲ್ಲಿ, ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣವು (ಕ್ಯೂ. ಸಿ.) ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಯುಕ್ತಗಳು ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಎಷ್ಟು ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದು ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಯೂಸಿ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ಯೂಸಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಬಾವಿ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಎರಡು ರೀತಿಯ ಶೋಧಿತ ಬಾವಿಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ನಾಯ್ಸ್ ಅನುಪಾತ (ಎಸ್/ಎನ್), ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಬ್ಯಾಕ್ಗ್ರೌಂಡ್ ಅನುಪಾತ (ಎಸ್/ಬಿ) ಮತ್ತು ಝಡ್-ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಸ್/ಬಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ; ಮತ್ತು ಎಸ್/ಎನ್ ಕೇವಲ ಒಂದು ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಜಾಂಗ್ ಜೆ. ಎಚ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಝಡ್-ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಎಸ್/ಎನ್ ಮತ್ತು ಎಸ್/ಬಿ ಗಿಂತ ಝಡ್-ಅಂಶದ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅದು ಹೋಲಿಸಿದ ಎರಡೂ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಝಡ್-ಅಂಶವನ್ನು ಕ್ಯೂಸಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಝಡ್-ಅಂಶದಲ್ಲಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿಹ್ನೆಯು ಅದರ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಅನನುಕೂಲಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಉತ್ತಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು ಜಾಂಗ್ ಎಕ್ಸ್. ಎಚ್. ಡಿ. ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಡಿ +-ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ (ಅಂದರೆ, ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ) ಬಲವಾದ ಸಂಬಂಧದಿಂದಾಗಿ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯು ಸಂಭವನೀಯ ಆಧಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ, ಡಿ +-ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿರುವ ಸುಸ್ಥಾಪಿತ ಸಂಭವನೀಯ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಪಿ (ಎಕ್ಸ್> ವೈ) ಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. ಅದರ ಸಂಭವನೀಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಿಯತಾಂಕವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿ, ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು (ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ) ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಿಂದ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಎರಡು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದ ಅನುಪಾತ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಗುಂಪು ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಗುಂಪು ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ. ನಂತರ, ಈ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು ಹೀಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದರೆ, ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ಗುಂಪುಗಳು ಸಮಾನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಮೊದಲು ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಿಂದ ಜೋಡಿ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಜೋಡಿ ಅವಲೋಕನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು. ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಜಾಂಗ್ ಎಕ್ಸ್ಎಚ್ಡಿ ಎಸ್ಎಸ್ಎಂಡಿಯ ಗರಿಷ್ಠ-ಜೀವನೋಪಾಯದ ಅಂದಾಜು (ಎಂಎಲ್ಇ) ಮತ್ತು ಕ್ಷಣದ ವಿಧಾನ (ಎಂಎಂ) ಅಂದಾಜನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. 1 ಮತ್ತು 2 ಗುಂಪುಗಳು ಮಾದರಿ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ. ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳು ಸಮಾನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಯ ಏಕರೂಪದ ಕನಿಷ್ಠ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಅಂದಾಜು (ಯು. ಎಂ. ವಿ. ಯು. ಇ), ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು. ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಮಾದರಿ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಯ ಎಂ. ಎಂ ಅಂದಾಜು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಯ ಯು. ಎಂ. ವಿ. ಯು. ಇ ಅಂದಾಜು ಟಿ-ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಕೋಹೆನ್ ಡಿ ಅನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅವು ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಪರಸ್ಪರ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅನ್ವಯವು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯು ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡುವಂತೆ ಲಾಗ್-ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದಾಗ, ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಲಾಗ್ ಮಡಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದಿಂದ ಭಾಗಿಸಿದ ಲಾಗ್ ಮಡಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸರಾಸರಿ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯು (ಲಾಗ್ ಮಾಪಕದಲ್ಲಿ) ಮಡಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಿಂದ (ಲಾಗ್ ಮಾಪಕದಲ್ಲಿ) ದಂಡನೆಗೊಳಗಾದ ಸರಾಸರಿ ಮಡಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸೂಚ್ಯಂಕವು ವಿಶ್ಲೇಷಣ ಫಲಕದಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ. ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ, ಸಂಯುಕ್ತದ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಅಣು ಅಥವಾ ಸಿಆರ್ಎನ್ಎ) ಸಂಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ 384-ಬಾವಿ ಅಥವಾ 1536-ಬಾವಿ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿನ ತಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿನ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಬಾವಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಫಲಕದಲ್ಲಿನ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮಾದರಿ ಸರಾಸರಿ, ಮಾದರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಫಲಕದಲ್ಲಿ ಸಮಾನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಊಹೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಆ ತಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಮಾನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಊಹೆಯು ಹೊಂದಿರದಿದ್ದಾಗ, ಆ ಫಲಕದಲ್ಲಿನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು ಹೀಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು ಇದ್ದರೆ, ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಝಡ್-ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಕ್ಯೂಸಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಕ್ಯೂಸಿ ಮಾನದಂಡವು ಅತ್ಯಂತ ಅಥವಾ ಅತ್ಯಂತ ಬಲವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಐ. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಬಲವಾದ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಮ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಬಲವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬೋಧಪ್ರದವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ಆಸಕ್ತಿಯ ಹೊಡೆತಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಎರಡು ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿನ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಗಾತ್ರದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮಧ್ಯಮ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಯೂಸಿ ಮಿತಿಗಳು ಈ ಎರಡು ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬೇಕು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಒಂದೇ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಝಡ್-ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ಕ್ಯೂಸಿ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದರಿಂದ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ಯೂಸಿ ಮಾನದಂಡಗಳು ಎಚ್ ಟಿಎಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣವು (ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ನಿಯಂತ್ರಣದಂತಹ) ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ, ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವು ಜೈವಿಕವಾಗಿ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ, ಈ ಕೋಷ್ಟಕದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಯಾವ ಕ್ಯೂಸಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆಃ (i) ಒಂದು ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ಅಣುಗಳಲ್ಲಿ ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು (ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಸಿ ಮಾನದಂಡ) ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಏಕೆಂದರೆ ಈ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತುಂಬಾ ಅಥವಾ ಅತ್ಯಂತ ಬಲವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ; (ii) ಜೀವಕೋಶದ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯು ಅಳೆಯಲಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿರುವ ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಐ. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ, ಜೀವಕೋಶಗಳಿಲ್ಲದ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಡಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು (ಅಂದರೆ, ಯಾವುದೇ ಜೀವಕೋಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸದ ಬಾವಿಗಳು) ಅಥವಾ ಹಿನ್ನೆಲೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು; (iii) ಆತಿಥೇಯ ಜೀವಕೋಶಗಳಲ್ಲಿನ ವೈರಸ್ಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಆಸಕ್ತಿ, ಮಾನದಂಡ ಸಿ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ವೈರಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಸಿಆರ್ಎನ್ಎಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಡಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ಯೂಸಿ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಎಚ್ ಟಿಎಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣವು (ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ನಿಯಂತ್ರಣದಂತಹ) ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್. ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಆಧಾರಿತ ಕ್ಯೂ. ಸಿ. ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯೆಂದರೆ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗಾತ್ರದ ಪ್ರತಿಬಂಧ ಅಥವಾ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು. ಸಂಯುಕ್ತ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಬಂಧ/ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖ ಗುಂಪಿನ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್. ಪರದೆಯಲ್ಲಿ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗಾತ್ರದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತವನ್ನು ಹಿಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಿಟ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಿಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ. ಒಂದು, ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಕೆಲವು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಬಲ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು. ಒಂದು ಸಂಯುಕ್ತವು ಮೊದಲೇ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತಲುಪುವಷ್ಟು ಬಲವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಇನ್ನೊಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದಲ್ಲಿ, ಸುಳ್ಳು-ಋಣಾತ್ಮಕ ದರಗಳು (ಎಫ್ಎನ್ಆರ್) ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಸುಳ್ಳು-ಧನಾತ್ಮಕ ದರಗಳನ್ನು (ಎಫ್ಪಿಆರ್) ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು. ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯು ಪರಿಣಾಮಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು () ಆಧರಿಸಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲದ ಪರದೆಗಳಿಗೆ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯ ಅಂದಾಜು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರದೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರದೆಯಲ್ಲಿ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಸಂಯುಕ್ತಕ್ಕೆ ಬಾವಿಯಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಾಗ್ ಮಾಪಕದಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಆ ಫಲಕದಲ್ಲಿನ ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖವು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಮಾದರಿ ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಮ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಚಲನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಈ ಸಂಯುಕ್ತಕ್ಕೆ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಎಂದು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು ಇದ್ದಾಗ, ದೃಢೀಕರಣ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರದೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯ ದೃಢವಾದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಐ-ಥ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಯುಕ್ತಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಸಂಯುಕ್ತದ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಾಗ್ ಮಾಪಕದಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಫಲಕದಲ್ಲಿನ ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮಧ್ಯಮ ಮೌಲ್ಯದ ನಡುವಿನ ಜೋಡಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತೇವೆ, ನಂತರ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಜೋಡಿಯಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಮಡಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆ ಎರಡನ್ನೂ ಬಳಸಬಹುದು. ಡ್ಯುಯಲ್-ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ಲೈಟ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಎಲ್ಲಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಯುಕ್ತಗಳಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ಮಡಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಎರಡನ್ನೂ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಎರಡನ್ನೂ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೀ ಎಫೆಕ್ಟ್ ಸೈಜ್ ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಝಡ್-ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಹಿಟ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ಎಸ್. ಎಂ. ಸಿ. ವಿ. ಸಿ +-ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಡ್ಯುಯಲ್-ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ಲೈಟ್ ಪ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.