ಅಥ್ಲೀಟ್ ಡ್ರಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಮವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿವೆ, ಔಷಧ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸಾಲದ ಅನುಮೋದನೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ನಂತರ ಅಥ್ಲೀಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಡ್ರಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಿದಾಗ, ಮೂತ್ರ ಅಥವಾ ರಕ್ತದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ನಿಷೇಧಿತ ವಸ್ತುವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ರೀಡಾಪಟುಗಳು ನಿಷೇಧಿತ ವಸ್ತುವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರನ್ನು ಅನರ್ಹಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರೀಡೆಯ ನ್ಯಾಯಯುತತೆ ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡಾಪಟುಗಳ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಬಳಸಿದ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಒಬ್ಬ ಕ್ರೀಡಾಪಟು ಅವನು ಅಥವಾ ಅವಳು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದಿದ್ದಾಗ ಡ್ರಗ್ಸ್ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿರುವುದು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಕಂಡುಬಂದಿರುವುದು ಸಾಧ್ಯ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ಅಳವಡಿಕೆಯ ದೋಷ (ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದನ್ನು ನಿರಾಕರಣೆಯ ದೋಷ (ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕ) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಸೆಟ್ ಕಟ್-ಆಫ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಈ ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, ಡ್ರಗ್ ಪರೀಕ್ಷಕರು ಗಂಭೀರವಾದ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಪಾವತಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕ್ರೀಡಾಪಟುವಿನಿಂದ ಮಾನನಷ್ಟ ಮೊಕದ್ದಮೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ನಷ್ಟ, ಆದರೆ ನಂತರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪಾವತಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಬೆಲೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಕ್ರೀಡಾಪಟುಗಳು ತಪ್ಪೊಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. . ಇದರರ್ಥ ಡ್ರಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಾಗ ನಾವು ಬಹಳ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು, ಇದು ಪರೀಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ದತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರದ ತಪ್ಪು ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಣೆಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಹೇಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಔಷಧ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಮಾನ ನಿಲ್ದಾಣದ ಭದ್ರತಾ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಭಯೋತ್ಪಾದಕರನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಮುಗ್ಧ ಪ್ರಯಾಣಿಕರಿಗೆ ಅನಾನುಕೂಲವಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಮಾನಹಾನಿಯಾಗಬಹುದು. ಭದ್ರತಾ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ನಡುವೆ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಷ್ಟು ಮುಖ್ಯ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ದೋಷದ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಸ್ವೀಕಾರದಲ್ಲಿ ದೋಷದ ವೆಚ್ಚವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರಾಕರಣೆಯ ದೋಷದ ವೆಚ್ಚವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಾಲವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕೆ ಎಂದು ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸಿದಾಗ, ಗ್ರಾಹಕರು ಸಾಲದಲ್ಲಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅನುಮೋದನೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಎರಡು ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳಿವೆ: ದತ್ತು ದೋಷಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರು ಸಾಲವನ್ನು ಮರುಪಾವತಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಬ್ಯಾಂಕ್ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಣೆ ದೋಷಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರು ಸಾಲವನ್ನು ಮರುಪಾವತಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಬ್ಯಾಂಕ್ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ( ಮತ್ತು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ).
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸಾಲ ನೀಡದೆ ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಲಾಭವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ವೈಫಲ್ಯವು ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಾಲ ನೀಡಿದ ನಂತರ ಸಾಲವನ್ನು ಮರುಪಾವತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದೆ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ನಷ್ಟವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಸಾಲ ಮಂಜೂರಾತಿ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಾಗ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರದ ದೋಷವನ್ನು ನಿರಾಕರಣೆಯ ದೋಷದೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಾಗ, ಔಷಧ ಸ್ಕ್ರೀನರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ದೋಷಗಳ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದೇ ಗುರಿಗಾಗಿ ಈ ಎರಡು ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಸ್ವೀಕಾರದ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ನಿರಾಕರಣೆಯ ದೋಷವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಣೆಯ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಸ್ವೀಕಾರದ ದೋಷವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಎರಡೂ ದೋಷಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಯಾವುದೇ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೇವಲ ದತ್ತು ದೋಷ ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಣೆ ದೋಷದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಒಂದು ದೋಷದ ವೆಚ್ಚದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸದಿರುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಡೆಗಣಿಸಬೇಡಿ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಾಗ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಹೊಡೆಯುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಔಷಧ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಸಾಲದ ಅನುಮೋದನೆಗಳು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ತತ್ವವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಮಾನದಂಡಗಳ ಮೂಲಕ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ದೋಷಗಳ ಸಂಭವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯಾಗಿರಬೇಕು. ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
