Randomized experiment
વિજ્ઞાનમાં, અવ્યવસ્થિત પ્રયોગો એ એવા પ્રયોગો છે જે સારવારની અસરોના આંકડાકીય અંદાજોની સૌથી વધુ વિશ્વસનીયતા અને માન્યતાને મંજૂરી આપે છે. રેન્ડમાઇઝેશન-આધારિત અનુમાન ખાસ કરીને પ્રાયોગિક ડિઝાઇન અને સર્વેક્ષણ નમૂનાકરણમાં મહત્વપૂર્ણ છે. ઝાંખી પ્રયોગોની રચનાના આંકડાકીય સિદ્ધાંતમાં, રેન્ડમાઇઝેશનમાં સારવાર જૂથોમાં પ્રાયોગિક એકમોને અવ્યવસ્થિત રીતે ફાળવવાનો સમાવેશ થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ પ્રયોગ પ્રમાણભૂત દવા સામે નવી દવાની સરખામણી કરે છે, તો પછી દર્દીઓને નવી દવા અથવા રેન્ડમાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરીને પ્રમાણભૂત દવા નિયંત્રણ માટે ફાળવવું જોઈએ. અવ્યવસ્થિત પ્રયોગ અવ્યવસ્થિત નથી. રેન્ડમાઇઝેશન અન્ય પરિબળોને સરખી કરીને પૂર્વગ્રહ ઘટાડે છે જેનો પ્રાયોગિક ડિઝાઇનમાં સ્પષ્ટ રીતે હિસાબ કરવામાં આવ્યો નથી (મોટી સંખ્યાના કાયદા અનુસાર). રેન્ડમાઇઝેશન પણ અવગણી શકાય તેવી રચનાઓ ઉત્પન્ન કરે છે, જે મોડેલ-આધારિત આંકડાકીય અનુમાનમાં મૂલ્યવાન છે, ખાસ કરીને બાયેસિયન અથવા સંભાવના-આધારિત. પ્રયોગોની રચનામાં, સારવારની સરખામણી કરવા માટેની સૌથી સરળ રચના "સંપૂર્ણપણે અવ્યવસ્થિત રચના" છે. કેટલાક "રેન્ડમાઇઝેશન પર પ્રતિબંધ" અવરોધિત કરવા અને પ્રયોગો સાથે આવી શકે છે જેમાં હાર્ડ-ટુ-ચેન્જ પરિબળો હોય છે; જ્યારે સંપૂર્ણ રેન્ડમાઇઝેશન અવ્યવહારુ હોય અથવા જ્યારે પસંદ કરેલી અસરોના અંદાજકારોના તફાવતને ઘટાડવું ઇચ્છનીય હોય ત્યારે રેન્ડમાઇઝેશન પર વધારાના પ્રતિબંધો આવી શકે છે. ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સમાં સારવારનું અવ્યવસ્થિતકરણ નૈતિક સમસ્યાઓ ઉભી કરે છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, રેન્ડમાઇઝેશન ફિઝિશિયન અને દર્દી બંને માટે ઉપચારાત્મક વિકલ્પોને ઘટાડે છે, અને તેથી રેન્ડમાઇઝેશન માટે સારવાર સંબંધિત ક્લિનિકલ ઉપકરણની જરૂર પડે છે. ઓનલાઇન રેન્ડમાઇઝ્ડ નિયંત્રિત પ્રયોગો વેબ સાઇટ્સ પ્રતિસાદ લૂપ બનાવવા માટે રેન્ડમાઇઝ્ડ નિયંત્રિત પ્રયોગો ચલાવી શકે છે. ઓફલાઇન પ્રયોગો અને ઓનલાઇન પ્રયોગો વચ્ચેના મુખ્ય તફાવતોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ લોગિંગઃ વપરાશકર્તાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ વિશ્વસનીય રીતે લોગ કરી શકાય છે. વપરાશકર્તાઓની સંખ્યાઃ મોટી સાઇટ્સ, જેમ કે એમેઝોન, બિંગ/માઇક્રોસોફ્ટ અને ગૂગલ પ્રયોગો ચલાવે છે, દરેક એક મિલિયનથી વધુ વપરાશકર્તાઓ સાથે. સહવર્તી પ્રયોગોની સંખ્યાઃ મોટી સાઇટ્સ દસ ઓવરલેપિંગ અથવા સહવર્તી પ્રયોગો ચલાવે છે. રોબોટ્સ, પછી ભલે તે માન્ય સ્રોતોમાંથી વેબ ક્રોલર્સ હોય અથવા દૂષિત ઇન્ટરનેટ બૉટો હોય. પ્રયોગોને ઓછી ટકાવારીથી ઉચ્ચ ટકાવારી સુધી વધારવાની ક્ષમતા. ઝડપ/કામગીરી મુખ્ય મેટ્રિક્સ પર નોંધપાત્ર અસર કરે છે. તફાવત ઘટાડવા માટે એ/એ પરીક્ષણ તરીકે પૂર્વ-પ્રયોગ સમયગાળાનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા. ઓલ્ડ ટેસ્ટામેન્ટના બુક ઓફ ડેનિયલમાં એક નિયંત્રિત પ્રયોગ સૂચવવામાં આવ્યો હોવાનું જણાય છે. રાજા નબૂખાદનેઝારે પ્રસ્તાવ મૂક્યો કે કેટલાક ઈસ્રાએલીઓ "રાજાના ટેબલમાંથી દરરોજ ખોરાક અને દ્રાક્ષારસ ખાય છે". ડેનિયલ શાકાહારી ખોરાક પસંદ કરતો હતો, પરંતુ અધિકારીને ચિંતા હતી કે રાજા "તમને તમારી ઉંમરના અન્ય યુવાન પુરુષો કરતાં વધુ ખરાબ દેખાશે?" પછી તમારા કારણે રાજાએ મારું માથું ઊંચક્યું હશે. ડેનિયલે પછી નીચેના નિયંત્રિત પ્રયોગનો પ્રસ્તાવ મૂક્યોઃ "તમારા સેવકોને દસ દિવસ માટે ચકાસો. અમને ખાવા માટે શાકભાજી અને પીવા માટે પાણી સિવાય કંઈ ન આપો. પછી અમારા દેખાવની સરખામણી શાહી ભોજન ખાતા યુવાનો સાથે કરો અને તમે જે જુઓ છો તે પ્રમાણે તમારા સેવકો સાથે વ્યવહાર કરો. (દાનીયેલ 1,12-13). સી. એસ. પીયર્સ દ્વારા રેન્ડમાઇઝ્ડ પ્રયોગોની શોધને પગલે અઢારસોના દાયકાના અંતમાં મનોવિજ્ઞાન અને શિક્ષણમાં રેન્ડમાઇઝ્ડ પ્રયોગોને સંસ્થાગત બનાવવામાં આવ્યા હતા. મનોવિજ્ઞાન અને શિક્ષણની બહાર, રેન્ડમાઇઝ્ડ પ્રયોગોને આર. એ. ફિશર દ્વારા તેમના પુસ્તક સ્ટેટિસ્ટિકલ મેથડ્સ ફોર રિસર્ચ વર્કર્સમાં લોકપ્રિય બનાવવામાં આવ્યા હતા, જેણે પ્રાયોગિક ડિઝાઇનના વધારાના સિદ્ધાંતો પણ રજૂ કર્યા હતા. આંકડાકીય અર્થઘટન રુબિન કોઝલ મોડેલ અવ્યવસ્થિત પ્રયોગનું વર્ણન કરવાની એક સામાન્ય રીત પ્રદાન કરે છે. જ્યારે રુબિન કોઝલ મોડેલ કારણભૂત પરિમાણોને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે એક માળખું પ્રદાન કરે છે (એટલે કે, પરિણામ પર અવ્યવસ્થિત સારવારની અસરો), પ્રયોગોનું વિશ્લેષણ સંખ્યાબંધ સ્વરૂપો લઈ શકે છે. આ મોડેલ ધારે છે કે અભ્યાસમાં દરેક એકમ માટે બે સંભવિત પરિણામો છેઃ જો એકમ સારવાર મેળવે તો પરિણામ અને જો એકમ સારવાર ન મેળવે તો પરિણામ. આ બે સંભવિત પરિણામો વચ્ચેના તફાવતને સારવારની અસર તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જે પરિણામ પર સારવારની કારણભૂત અસર છે. સૌથી સામાન્ય રીતે, રેન્ડમાઇઝ્ડ પ્રયોગોનું વિશ્લેષણ એ. એન. ઓ. વી. એ., વિદ્યાર્થીની ટી-ટેસ્ટ, રીગ્રેસન એનાલિસિસ અથવા સમાન આંકડાકીય ટેસ્ટનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. આ મોડેલ સંભવિત ગૂંચવણભર્યા પરિબળો માટે પણ જવાબદાર છે, જે એવા પરિબળો છે જે સારવાર અને પરિણામ બંનેને અસર કરી શકે છે. આ ગૂંચવણભર્યા પરિબળોને નિયંત્રિત કરીને, મોડેલ એ સુનિશ્ચિત કરવામાં મદદ કરે છે કે કોઈપણ અવલોકન કરાયેલી સારવારની અસર ખરેખર કારણભૂત છે અને માત્ર અન્ય પરિબળોનું પરિણામ નથી જે સારવાર અને પરિણામ બંને સાથે સહસંબંધિત છે. રુબિન કોઝલ મોડેલ એ સારવારની કારણભૂત અસરનો અંદાજ કેવી રીતે લગાવવો તે સમજવા માટે એક ઉપયોગી માળખું છે, ભલે ત્યાં મૂંઝવણભર્યા ચલો હોય જે પરિણામને અસર કરી શકે. આ મોડેલ સ્પષ્ટ કરે છે કે સારવારની કારણભૂત અસર એ પરિણામોમાં તફાવત છે જે દરેક વ્યક્તિ માટે જોવામાં આવ્યું હોત જો તેમને સારવાર મળી હોત અને જો તેમને સારવાર ન મળી હોત. વ્યવહારમાં, એક જ વ્યક્તિ માટે બંને સંભવિત પરિણામોનું નિરીક્ષણ કરવું શક્ય નથી, તેથી પ્રયોગમાંથી ડેટાનો ઉપયોગ કરીને કારણભૂત અસરનો અંદાજ કાઢવા માટે આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. અનુભવજન્ય પુરાવા કે રેન્ડમાઇઝેશન રેન્ડમાઇઝ્ડ અને બિન-રેન્ડમાઇઝ્ડ અભ્યાસો વચ્ચે અનુભવજન્ય રીતે તફાવત બનાવે છે, અને પર્યાપ્ત અને અપૂરતા રેન્ડમાઇઝ્ડ પરીક્ષણો વચ્ચેનો તફાવત શોધવો મુશ્કેલ છે. એ/બી પરીક્ષણ પણ જુઓ ફાળવણી છુપાવવાનું રેન્ડમ સોંપણી રેન્ડમાઇઝ્ડ બ્લોક ડિઝાઇન રેન્ડમાઇઝ્ડ કંટ્રોલ્ડ ટ્રાયલ સંદર્ભો પ્રયોગોની રચના પ્રયોગો