بائیوڈیکل اسٹار اپ کی کامیابی یا ناکامی ریگولیٹری منظوری پر منحصر ہے. حکومت، صحیح طور پر، یہ یقینی بنانا چاہتی ہے کہ یہ مصنوعات اس مسئلے کو حل کریں جسے حل کرنے کے قابل ہو اور ان لوگوں کو نقصان پہنچے جو انہیں استعمال کرتے ہیں.
لیکن اعداد و شمار کے تجزیہ کو استعمال کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے کہ کس طرح ایک نیا بایڈڈیکل مصنوعات کس طرح اچھی طرح سے کام کرتا ہے، اور اس وجہ سے، چاہے یہ منظوری کے قابل ہو، کچھ دلچسپ جھرنے ہیں.
$config[code] not foundمثال کے طور پر، بوسٹن سائنسدان کے نئے ٹیکس لائبریری کے دل کے معاملے پر لے لو. 14 اگست وال سٹریٹ جرنل کے مارکیٹ کے حصے نے اس کے نئے سٹینٹ کے بوسٹن سائنسی مطالعہ میں "غلط" کے بارے میں ایک کہانی تھی.
نئی حیاتیاتی مصنوعات کی کارکردگی کے مطالعہ میں دو چیزیں بہت اہم ہیں: اس کا اثر کتنا بڑا ہے اور ہم اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ اس کا اثر حقیقی ہے اور نہ صرف خوش قسمت ہے. یہاں بحث بوسٹن سائنسدان کے ٹیکس لائبریری اسٹینٹ کے اثر کے سائز کے بارے میں نہیں ہے. ایف ڈی اے کے مطالعے سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ نئے اسٹینٹ اس کے پرانے سٹینٹ کے طور پر نگہداشت سے بچنے میں صرف ایک اچھا تھا.
سوال یہ ہے کہ کس طرح بعض ہیں ہم محققین کی تلاش غلط نہیں ہے.
وال سٹریٹ جرنل آرٹیکل نے وضاحت کی، "میڈیکل اسٹڈیز نے پی ڈی قدر کے طور پر جانا جاتا ہے، ایک ڈگری یقین کی گنتی کی طرف سے ایک تحریر کی جانچ میں کامیابی یا ناکامی کی تعریف کی. نتائج کو اہمیت پر غور کرنے کے لئے پی-قیمت کم سے کم 5 فیصد ہونا ضروری ہے. "یہ یہ کہتا ہے کہ پی-قدر کا حساب کرنے کے مختلف طریقے ہیں اور وہ تھوڑا سا مختلف نتائج پیدا کرتے ہیں.
ایک اعداد و شمار کے نام سے والڈ ویلیو قدر کا استعمال کرتے ہوئے، بوسٹن سائنسی محققین نے کہا کہ صرف ایک 4.874٪ موقع تھا کہ وہ اثر کے بارے میں غلط تھے. لیکن اگر وہ NCSS ایل ایل کے عین مطابق ڈبل بائنومیلی ٹیسٹ کا استعمال کرتے ہیں تو، وہ غلط تھے جو 5.47 فیصد تھے.
یہی ہے، ایک اعداد و شمار کے ٹیسٹ میں 0.596٪ چھوٹا سا موقع ظاہر ہوتا ہے کہ دوسرے ٹیسٹ کے مقابلے میں تلاش غلط تھا.مسئلہ یہ ہے کہ والڈ امتحان نے کہا کہ اس موقع پر غلطی کا امکان 5٪ سے کم تھا اور این سی ایس ایس ٹیسٹ نے کہا کہ اس موقع کا غلط موقع 5 فیصد سے زائد تھا.
اس فرق کے معاملات کی وجہ سے 5 فیصد جادو نمبر ہے. اگر محققین نے محسوس کیا تھا کہ والڈ ٹیسٹ نے 4.278 فی صد کی قیمت دکھایا اور NCSS ایل ایل ایل کے عین مطابق ڈبل بائنومیلی ٹیسٹ نے دو ٹیسٹوں کے درمیان 0.596 فیصد کا فرق 4.874٪ کی پی-قیمت دکھایا تھا. کوئی مسئلہ نہیں ہے کیونکہ پی-اقدار دونوں کے مقابلے میں کم از کم 5 فیصد ہوں گے.
ایک نیا بایڈڈیکل مصنوعات کی کامیابی پر چل سکتی ہے کہ مختلف اعداد و شمار کے اوزار میں نئے منشیات یا طبی سازوسامان کے اثرات کی تلاش کے بارے میں 0.596 فیصد فرق 5٪ سے زائد یا نیچے آتا ہے.
مسئلہ یہ ہے کہ 5٪ صرف ایک کنونشن ہے. سائنسی تحقیق کی دنیا نے اس کنونشن کو تیار کیا ہے کہ ہمیں ضرورت کی سطح 4٪ یا 6٪ یا کچھ اور ہے.
اب بوسٹن سائنسدان ایک بڑی کمپنی ہے اور شاید اس سے بچ جائے گا کہ اس کی مصنوعات کے بارے میں کوئی فرق نہیں پڑتا. لیکن لگتا ہے کہ ہم یہاں شروع کے بارے میں بات کر رہے تھے. زیادہ تر حیاتیاتی ابتدائی طور پر ایک نئی مصنوعات تیار کرنے کی کوشش کرتے ہیں. لہذا کمپنیاں ان مصنوعات کی منظوری پر منحصر ہیں یا ان کی ناکامی. اگر مصنوعات کو منظوری نہیں ملتی ہے تو، وہ اکثر کاروبار سے باہر جاتے ہیں اور مصنوعات یا دوسرے مصنوعات کے دوسرے ورژن کو تیار کرنے کا موقع نہیں دیتے ہیں.
لازمی طور پر، ہم بایڈیکلیکل مصنوعات کی افادیت کا اندازہ کرتے ہیں، اور بائیوڈیکل اسٹار اپ کی کامیابی یا ناکامی کا حصہ بناتے ہیں، کیا ایک خاص اعداد و شمار کے ذریعہ اعتماد ظاہر کرتی ہے کہ ہمارے پاس تھوڑا سا اوپر یا تھوڑا سا یقین ہے ایک کنونشن بننے کے لئے جو محققین نے تیار کیا ہے.
* * * * *
مصنف کے بارے میں: سکاٹ شین اے اے ملایچ مکسون III، کیس ویسٹ رییورا یونیورسٹی میں کاروباری مطالعہ کے پروفیسر. وہ اتھارٹی کے 8 کتابوں کے مصنف ہیں، بشمول انٹرپرائز آفس کے لۓ: مصروف مٹیوں جو ادیمیوں، سرمایہ کاروں اور پالیسی سازوں کے ذریعہ رہتے ہیں؛ کھودنے والی گراؤنڈ کی تلاش: نئے وینچرز کے لئے غیر معمولی مواقع کی شناخت؛ مینیجرز اور ادیمیوں کے لئے ٹیکنالوجی کی حکمت عملی؛ اور آئس کریم سے انٹرنیٹ تک: آپ کی کمپنی کی ترقی اور منافع کو فروغ دینے کے لئے فرنچچائز کا استعمال کرتے ہوئے.
4 تبصرے ▼
