Confounding
કારણદર્શક અનુમાનમાં, મૂંઝવણકારક (મૂંઝવણકારક ચલ, મૂંઝવણકારક પરિબળ, બાહ્ય નિર્ધારક અથવા છૂપાયેલા ચલ) એ એક ચલ છે જે આશ્રિત ચલ અને સ્વતંત્ર ચલ બંનેને પ્રભાવિત કરે છે, જે બનાવટી જોડાણનું કારણ બને છે. ગૂંચવણ એ એક કારણભૂત ખ્યાલ છે, અને જેમ કે, સહસંબંધો અથવા સંગઠનોની દ્રષ્ટિએ વર્ણવી શકાતો નથી. કોન્ફાઉન્ડર્સનું અસ્તિત્વ એ એક મહત્વપૂર્ણ માત્રાત્મક સમજૂતી છે કે શા માટે સહસંબંધ કાર્યકારણ સૂચવતો નથી. કેટલાક સંકેતો સ્પષ્ટપણે પ્રણાલીના ઘટકો વચ્ચેના કારણભૂત સંબંધોમાં કોન્ફાઉન્ડર્સના અસ્તિત્વ, સંભવિત અસ્તિત્વ અથવા બિન-અસ્તિત્વને ઓળખવા માટે રચાયેલ છે. ગૂંચવણો આંતરિક માન્યતા માટે જોખમો છે. વ્યાખ્યા ગૂંચવણને ડેટા જનરેટિંગ મોડેલની દ્રષ્ટિએ વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. ધારો કે X કોઈ સ્વતંત્ર ચલ છે, અને Y કોઈ આશ્રિત ચલ છે. વાય પર એક્સની અસરનો અંદાજ કાઢવા માટે, આંકડાશાસ્ત્રીએ એક્સ અને વાય બંનેને પ્રભાવિત કરતા બાહ્ય ચલની અસરોને દબાવવી જોઈએ. આપણે કહીએ છીએ કે જ્યારે પણ Z કારણભૂત રીતે X અને Y બંનેને પ્રભાવિત કરે છે ત્યારે X અને Y અન્ય ચલ Z દ્વારા મૂંઝવણમાં મુકાય છે. કાલ્પનિક હસ્તક્ષેપ X = x હેઠળ ઘટના Y = y ની સંભાવના માની લો. X અને Y જો અને માત્ર ત્યારે જ મૂંઝવણમાં ન આવે જો નીચે મુજબ હોયઃ બધા મૂલ્યો X = x અને Y = y માટે, X = x જોવા પર શરતી સંભાવના ક્યાં છે. સહજ ભાવે, આ સમાનતા જણાવે છે કે X અને Y જ્યારે પણ તેમની વચ્ચેનું નિરીક્ષણાત્મક રીતે જોવા મળતું જોડાણ નિયંત્રિત પ્રયોગમાં માપવામાં આવતા જોડાણ જેવું જ હોય ત્યારે x અને Y મૂંઝવણમાં નથી. સૈદ્ધાંતિક રીતે, વ્યાખ્યાયિત સમાનતાને ડેટા જનરેટિંગ મોડેલમાંથી ચકાસી શકાય છે, એમ ધારીને કે આપણી પાસે મોડેલ સાથે સંકળાયેલા તમામ સમીકરણો અને સંભાવનાઓ છે. આ એક હસ્તક્ષેપનું અનુકરણ કરીને કરવામાં આવે છે (જુઓ બાયેસિયન નેટવર્ક) અને Y ની પરિણામી સંભાવના શરતી સંભાવના બરાબર છે કે કેમ તે તપાસવામાં આવે છે. જોકે, તે તારણ આપે છે કે માત્ર આલેખ માળખું જ સમાનતાની ચકાસણી કરવા માટે પૂરતું છે. વસ્તીના ડેટામાંથી દવા X ની અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કરવાનો પ્રયાસ કરી રહેલા સંશોધકનો વિચાર કરો, જેમાં દવાનો ઉપયોગ દર્દીની પસંદગી હતી. ડેટા દર્શાવે છે કે લિંગ (ઝેડ) દર્દીની દવાની પસંદગી તેમજ તેમની પુનઃપ્રાપ્તિની તકો (વાય) ને પ્રભાવિત કરે છે. આ દૃશ્યમાં, લિંગ Z એ X અને Y વચ્ચેના સંબંધને ગૂંચવે છે કારણ કે Z એ X અને Y બંનેનું કારણ છેઃ આપણી પાસે તે છે કારણ કે નિરીક્ષણાત્મક જથ્થામાં X અને Z વચ્ચેના સહસંબંધ વિશેની માહિતી હોય છે, અને ઇન્ટરવેન્શનલ જથ્થો નથી (કારણ કે X એ રેન્ડમાઇઝ્ડ પ્રયોગમાં Z સાથે સહસંબંધિત નથી). તે દર્શાવી શકાય છે કે, એવા કિસ્સાઓમાં કે જ્યાં માત્ર નિરીક્ષણ માહિતી ઉપલબ્ધ હોય, ત્યાં ઇચ્છિત જથ્થાનો નિષ્પક્ષ અંદાજ, તમામ ગૂંચવણભર્યા પરિબળો માટે "ગોઠવણ" કરીને મેળવી શકાય છે, એટલે કે, તેમના વિવિધ મૂલ્યો પર અનુકૂલન અને પરિણામની સરેરાશ. સિંગલ કોન્ફાઉન્ડર Z ના કિસ્સામાં, આ "એડજસ્ટમેન્ટ ફોર્મ્યુલા" તરફ દોરી જાય છેઃ જે Y પર X ની કારણભૂત અસર માટે નિષ્પક્ષ અંદાજ આપે છે. જ્યારે બહુવિધ કન્ફાઉન્ડર્સ હોય ત્યારે સમાન ગોઠવણ સૂત્ર કામ કરે છે, સિવાય કે, આ કિસ્સામાં, વેરિયેબલ્સના સેટ ઝેડની પસંદગી જે નિષ્પક્ષ અંદાજોની બાંયધરી આપે છે તે સાવધાની સાથે થવી જોઈએ. ચલની યોગ્ય પસંદગી માટેના માપદંડને પાછળનો દરવાજો કહેવામાં આવે છે અને જરૂરી છે કે પસંદ કરેલ સમૂહ Z એ X અને Y વચ્ચેના દરેક માર્ગને અવરોધે છે (અથવા અટકાવે છે) જેમાં X માં તીર હોય છે. આવા સમૂહોને "બેક-ડોર એડમિસિબલ" કહેવામાં આવે છે અને તેમાં એવા ચલોનો સમાવેશ થઈ શકે છે જે X અને Y ના સામાન્ય કારણો નથી, પરંતુ માત્ર તેના પ્રોક્સી છે. દવાના ઉપયોગના ઉદાહરણ પર પાછા ફરીએ, કારણ કે ઝેડ પાછળના દરવાજાની જરૂરિયાતનું પાલન કરે છે (એટલે કે, તે એક પાછળના દરવાજાના માર્ગને અટકાવે છે), પાછળના દરવાજાની ગોઠવણ સૂત્ર માન્ય છેઃ આ રીતે ચિકિત્સક નિરીક્ષણ અભ્યાસોમાંથી દવાના વહીવટની સંભવિત અસરની આગાહી કરી શકે છે જેમાં સમીકરણની જમણી બાજુએ દેખાતી શરતી સંભાવનાઓનો અંદાજ પ્રતિગમન દ્વારા કરી શકાય છે. સામાન્ય માન્યતાઓથી વિપરીત, એડજસ્ટમેન્ટ સેટ ઝેડમાં કોવેરિયેટ્સ ઉમેરવાથી પૂર્વગ્રહ થઈ શકે છે. એક લાક્ષણિક પ્રતિકૂળ ઉદાહરણ ત્યારે થાય છે જ્યારે ઝેડ એ એક્સ અને વાયની સામાન્ય અસર હોય, એક એવો કેસ જેમાં ઝેડ કોન્ફાઉન્ડર નથી (એટલે કે, નલ સેટ બેક-ડોર સ્વીકાર્ય છે) અને ઝેડ માટે એડજસ્ટ કરવાથી "કોલાઇડર બાયસ" અથવા "બર્કસનનો વિરોધાભાસ" તરીકે ઓળખાતો પૂર્વગ્રહ પેદા થશે. જે નિયંત્રણો સારા કન્ફાઉન્ડર્સ નથી તેમને કેટલીકવાર ખરાબ નિયંત્રણો કહેવામાં આવે છે. સામાન્ય રીતે, મૂંઝવણને ગોઠવણ દ્વારા નિયંત્રિત કરી શકાય છે જો અને માત્ર ત્યારે જ જો ત્યાં અવલોકન કરેલ કોવેરિયેટ્સનો સમૂહ હોય જે પાછળના દરવાજાની સ્થિતિને સંતોષે. વધુમાં, જો Z એ આવો સમૂહ છે, તો Eq નું ગોઠવણ સૂત્ર છે. (3) માન્ય છે. પર્લ્સ ડુ-કેલ્ક્યુલસ તમામ સંભવિત પરિસ્થિતિઓ પૂરી પાડે છે જેના હેઠળ અંદાજ લગાવી શકાય છે, જરૂરી નથી કે ગોઠવણ દ્વારા. મોરાબિયા (2011) અનુસાર, મૂંઝવણ શબ્દ મધ્યયુગીન લેટિન ક્રિયાપદ "કોન્ફુન્ડેરે" પરથી આવ્યો છે, જેનો અર્થ "મિશ્રણ" થાય છે, અને કદાચ તે મૂંઝવણનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે પસંદ કરવામાં આવ્યો હતો (લેટિનમાંથીઃ કોન = સાથે + ફ્યુસસ = મિશ્રણ અથવા ફ્યુઝ સાથે) જે કારણનું મૂલ્યાંકન કરવા માંગે છે અને અન્ય કારણો કે જે પરિણામને અસર કરી શકે છે અને આમ મૂંઝવણમાં મૂકાઈ શકે છે, અથવા ઇચ્છિત મૂલ્યાંકનના માર્ગમાં ઊભા થઈ શકે છે. ગ્રીનલેન્ડ, રોબિન્સ અને પર્લ નોંધે છે કે 1843માં જ્હોન સ્ટુઅર્ટ મિલ દ્વારા કારણભૂત અનુમાનમાં "મૂંઝવણ" શબ્દનો પ્રારંભિક ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. ફિશરએ તેમના 1935 ના પુસ્તક "ધ ડિઝાઇન ઓફ એક્સપેરિમેન્ટ્સ" માં "કન્ફાઉન્ડિંગ" શબ્દ રજૂ કર્યો હતો, જે ખાસ કરીને ફેક્ટોરિયલ પ્રયોગમાં સારવાર સંયોજનોના સમૂહને અવરોધિત કરવાના (એટલે કે, પાર્ટીશનિંગ) પરિણામનો સંદર્ભ આપે છે, જેમાં ચોક્કસ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ "બ્લોક્સ સાથે મૂંઝવણમાં" આવી શકે છે. આનાથી આંકડામાં મૂંઝવણની કલ્પનાને લોકપ્રિય બનાવી, જોકે ફિશર પ્રાયોગિક એકમોમાં વિજાતીયતાના નિયંત્રણ સાથે સંબંધિત હતા, કારણભૂત અનુમાન સાથે નહીં. વેન્ડેનબ્રુક (2004) અનુસાર તે કિશ જ હતા જેમણે નિરીક્ષણ અભ્યાસમાં બે અથવા વધુ જૂથો (દા. ત., ખુલ્લા અને ખુલ્લા) ની "અસંગતતા" ના અર્થમાં "ગૂંચવણભર્યા" શબ્દનો ઉપયોગ કર્યો હતો. જે અમુક જૂથોને "તુલનાત્મક" અને અન્યને "અજોડ" બનાવે છે તેને વ્યાખ્યાયિત કરતી ઔપચારિક પરિસ્થિતિઓ પાછળથી ગ્રીનલેન્ડ અને રોબિન્સ (1986) દ્વારા નેયમેન (1935) અને રુબિન (1974) ની વિરોધાભાસી ભાષાનો ઉપયોગ કરીને રોગચાળામાં વિકસાવવામાં આવી હતી. આને પાછળથી પાછળના દરવાજાની સ્થિતિ (પર્લ 1993; ગ્રીનલેન્ડ, રોબિન્સ અને પર્લ 1999) જેવા ગ્રાફિકલ માપદંડ દ્વારા પૂરક બનાવવામાં આવ્યા હતા. ગ્રાફિકલ માપદંડ ઔપચારિક રીતે વિરોધાભાસી વ્યાખ્યાની સમકક્ષ હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું હતું, પરંતુ પ્રક્રિયા નમૂનાઓ પર આધાર રાખતા સંશોધકો માટે તે વધુ પારદર્શક હતું. પ્રકારો માનવ સ્વાસ્થ્ય માટે જોખમની તીવ્રતા અને પ્રકૃતિનું મૂલ્યાંકન કરતા જોખમના મૂલ્યાંકનના કિસ્સામાં, ખાદ્ય ઉમેરણ, જંતુનાશક અથવા નવી દવા જેવા ચોક્કસ ખતરાની અસરને અલગ કરવા માટે મૂંઝવણને નિયંત્રિત કરવી મહત્વપૂર્ણ છે. સંભવિત અભ્યાસ માટે, સમાન પૃષ્ઠભૂમિ (ઉંમર, આહાર, શિક્ષણ, ભૂગોળ, વગેરે) ધરાવતા સ્વયંસેવકોની ભરતી કરવી અને તેમની તપાસ કરવી મુશ્કેલ છે. ), અને ઐતિહાસિક અભ્યાસોમાં, સમાન પરિવર્તનશીલતા હોઈ શકે છે. સ્વયંસેવકો અને માનવ અભ્યાસની પરિવર્તનશીલતાને નિયંત્રિત કરવામાં અસમર્થતાને કારણે, મૂંઝવણ એક ખાસ પડકાર છે. આ કારણોસર, પ્રયોગો મૂંઝવણના મોટાભાગના સ્વરૂપોને ટાળવાનો માર્ગ પ્રદાન કરે છે. કેટલીક શાખાઓમાં, મૂંઝવણને વિવિધ પ્રકારોમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. રોગશાસ્ત્રમાં, એક પ્રકાર "સંકેત દ્વારા મૂંઝવણ" છે, જે નિરીક્ષણ અભ્યાસોમાંથી મૂંઝવણ સાથે સંબંધિત છે. કારણ કે પૂર્વસૂચન પરિબળો સારવારના નિર્ણયો (અને સારવારની અસરોના પૂર્વગ્રહ અંદાજો) ને પ્રભાવિત કરી શકે છે, જાણીતા પૂર્વસૂચન પરિબળોને નિયંત્રિત કરવાથી આ સમસ્યામાં ઘટાડો થઈ શકે છે, પરંતુ તે હંમેશા શક્ય છે કે ભૂલી ગયેલા અથવા અજ્ઞાત પરિબળનો સમાવેશ કરવામાં આવ્યો ન હોય અથવા તે પરિબળો જટિલ રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે. સંકેત દ્વારા મૂંઝવણને નિરીક્ષણ અભ્યાસની સૌથી મહત્વપૂર્ણ મર્યાદા તરીકે વર્ણવવામાં આવી છે. રેન્ડમ અસાઇનમેન્ટને કારણે સંકેત દ્વારા મૂંઝવણથી રેન્ડમ ટ્રાયલ્સ પર અસર થતી નથી. ગૂંચવણભર્યા ચલોનું તેમના સ્રોત અનુસાર વર્ગીકરણ પણ કરી શકાય છે. માપન સાધનની પસંદગી (ઓપરેશનલ કોન્ફાઉન્ડ), પરિસ્થિતિગત લાક્ષણિકતાઓ (પ્રક્રિયાગત કોન્ફાઉન્ડ), અથવા આંતર-વ્યક્તિગત તફાવતો (વ્યક્તિ કોન્ફાઉન્ડ). પ્રાયોગિક અને બિન-પ્રાયોગિક સંશોધન ડિઝાઇન બંનેમાં ઓપરેશનલ મૂંઝવણ થઈ શકે છે. આ પ્રકારની મૂંઝવણ ત્યારે થાય છે જ્યારે કોઈ ચોક્કસ રચનાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે રચાયેલ માપ અજાણતાં કંઈક બીજું પણ માપે છે. પ્રયોગશાળાના પ્રયોગ અથવા અર્ધ-પ્રયોગમાં પ્રક્રિયાગત મૂંઝવણ થઈ શકે છે. આ પ્રકારની મૂંઝવણ ત્યારે થાય છે જ્યારે સંશોધક ભૂલથી અન્ય ચલને હેરફેર કરેલા સ્વતંત્ર ચલ સાથે બદલવાની મંજૂરી આપે છે. એક અથવા વધુ અન્ય (અવલોકન કરાયેલ અથવા અવલોકન કરાયેલ નહીં) લાક્ષણિકતાઓ (દા. ત., લિંગ) અનુસાર બદલાતા હોવા છતાં, એકમોના બે અથવા વધુ જૂથોનું એકસાથે વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે (દા. ત., વિવિધ વ્યવસાયોના કામદારો) ત્યારે વ્યક્તિ મૂંઝવણ થાય છે. ઉદાહરણો કહો કે કોઈ જન્મ ક્રમ (પ્રથમ બાળક, બીજું બાળક, વગેરે) વચ્ચેના સંબંધનો અભ્યાસ કરી રહ્યું છે. અને બાળકમાં ડાઉન સિન્ડ્રોમની હાજરી. આ દૃશ્યમાં, માતાની ઉંમર મૂંઝવણભર્યું પરિવર્તનશીલ રહેશેઃ ઉચ્ચ માતાની ઉંમર બાળકમાં ડાઉન સિન્ડ્રોમ સાથે સીધી સંકળાયેલી હોય છે જન્મ ક્રમને ધ્યાનમાં લીધા વિના ઉચ્ચ માતાની ઉંમર ડાઉન સિન્ડ્રોમ સાથે સીધી સંકળાયેલી હોય છે (50 વર્ષની ઉંમરે પોતાનું પ્રથમ અને ત્રીજું બાળક ધરાવતી માતા સમાન જોખમ આપે છે) માતાની ઉંમર જન્મ ક્રમ સાથે સીધી સંકળાયેલી હોય છે (જોડિયા સિવાય બીજું બાળક, જ્યારે માતા પ્રથમ બાળકના જન્મ માટે તેના કરતા મોટી હોય ત્યારે જન્મે છે) માતૃત્વની ઉંમર એ જન્મ ક્રમનું પરિણામ નથી (બીજું બાળક હોવું એ માતાની ઉંમરમાં ફેરફાર કરતું નથી) જોખમ મૂલ્યાંકનમાં, ઉંમર, લિંગ અને શૈક્ષણિક સ્તર જેવા પરિબળો ઘણીવાર આરોગ્યની સ્થિતિને અસર કરે છે અને તેથી તેને નિયંત્રિત કરવું જોઈએ. આ પરિબળો ઉપરાંત, સંશોધકો અન્ય કારણભૂત પરિબળો પરની માહિતીને ધ્યાનમાં લઈ શકતા નથી અથવા તેની પહોંચ મેળવી શકતા નથી. માનવ સ્વાસ્થ્ય પર તમાકુના ધૂમ્રપાનના અભ્યાસનું એક ઉદાહરણ છે. ધૂમ્રપાન, દારૂ પીવો અને આહાર એ જીવનશૈલી પ્રવૃત્તિઓ છે જે સંબંધિત છે. જોખમનું મૂલ્યાંકન જે ધૂમ્રપાનની અસરોને જુએ છે પરંતુ દારૂના સેવન અથવા આહારને નિયંત્રિત કરતું નથી તે ધૂમ્રપાનના જોખમને વધુ પડતો અંદાજ આપી શકે છે. કોલસાના ખાણકામની સલામતી જેવા વ્યવસાયિક જોખમના મૂલ્યાંકનમાં ધૂમ્રપાન અને મૂંઝવણની સમીક્ષા કરવામાં આવે છે. જ્યારે કોઈ ચોક્કસ વ્યવસાયમાં બિન-ધુમ્રપાન કરનારાઓ અથવા બિન-પીનારાઓની મોટી વસ્તી ન હોય, ત્યારે જોખમ આકારણી આરોગ્ય પર નકારાત્મક અસર શોધવા તરફ પક્ષપાતી હોઈ શકે છે. મૂંઝવણની ક્ષમતામાં ઘટાડો એ મૂંઝવણના પરિબળોની ઘટના અને અસરની ક્ષમતામાં ઘટાડો વિશ્લેષણમાં કરવામાં આવેલી સરખામણીઓના પ્રકારો અને સંખ્યામાં વધારો કરીને મેળવી શકાય છે. જો મુખ્ય રચનાઓના પગલાં અથવા હેરફેર મૂંઝવણમાં હોય (એટલે કે. ઓપરેશનલ અથવા પ્રક્રિયાગત ગૂંચવણો અસ્તિત્વમાં છે), પેટા જૂથ વિશ્લેષણ વિશ્લેષણમાં સમસ્યાઓ જાહેર કરી શકશે નહીં. વધુમાં, સરખામણીઓની સંખ્યામાં વધારો અન્ય સમસ્યાઓ પેદા કરી શકે છે (બહુવિધ સરખામણીઓ જુઓ). સાથીઓની સમીક્ષા એ એક એવી પ્રક્રિયા છે જે અભ્યાસના અમલીકરણ પહેલાં અથવા વિશ્લેષણ થયા પછી મૂંઝવણના બનાવોને ઘટાડવામાં મદદ કરી શકે છે. સાથીઓની સમીક્ષા અભ્યાસની રચના અને વિશ્લેષણમાં સંભવિત નબળાઈઓને ઓળખવા માટે શિસ્તની અંદર સામૂહિક કુશળતા પર આધાર રાખે છે, જેમાં પરિણામો મૂંઝવણ પર આધારિત હોઈ શકે છે. તેવી જ રીતે, પ્રતિકૃતિ વૈકલ્પિક અભ્યાસ શરતો અથવા વૈકલ્પિક વિશ્લેષણ હેઠળ એક અભ્યાસમાંથી તારણોની મજબૂતાઈ માટે પરીક્ષણ કરી શકે છે (દા. ત., પ્રારંભિક અભ્યાસમાં ઓળખી ન શકાય તેવી સંભવિત ગૂંચવણો માટે નિયંત્રણ). ગૂંચવણભરી અસરો થવાની શક્યતા ઓછી હોઈ શકે છે અને બહુવિધ સમયે અને સ્થળોએ સમાન રીતે કાર્ય કરી શકે છે. અભ્યાસ સ્થળોની પસંદગીમાં, અભ્યાસ સ્થળો પર પર્યાવરણને વિગતવાર વર્ણવી શકાય છે જેથી ખાતરી કરી શકાય કે સ્થળો પર્યાવરણીય રીતે સમાન છે અને તેથી મૂંઝવણભર્યા ચલો હોવાની શક્યતા ઓછી છે. છેલ્લે, પર્યાવરણીય ચલ વચ્ચેના સંબંધનો અભ્યાસ કરી શકાય છે જે સંભવતઃ વિશ્લેષણ અને માપેલા પરિમાણોને ગૂંચવે છે. પર્યાવરણીય ચલોને લગતી માહિતીનો ઉપયોગ પછી સ્થળ-વિશિષ્ટ નમૂનાઓમાં અવશેષ તફાવતને ઓળખવા માટે થઈ શકે છે જે વાસ્તવિક અસરોને કારણે હોઈ શકે છે. અભ્યાસ ડિઝાઇનના પ્રકાર પર આધાર રાખીને, મૂંઝવણભર્યા ચલોને સક્રિય રીતે બાકાત રાખવા અથવા નિયંત્રિત કરવા માટે તે ડિઝાઇનમાં ફેરફાર કરવાની વિવિધ રીતો છેઃ કેસ-નિયંત્રણ અભ્યાસો બંને જૂથો, કેસો અને નિયંત્રણોને સમાન રીતે મૂંઝવણકર્તાઓ સોંપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ વ્યક્તિ મ્યોકાર્ડિયલ ઇન્ફાર્ક્ટના કારણનો અભ્યાસ કરવા માંગતો હોય અને વિચારે કે ઉંમર સંભવિત ગૂંચવણભરી ચલ છે, તો દરેક 67 વર્ષીય ઇન્ફાર્ક્ટ દર્દીને તંદુરસ્ત 67 વર્ષીય "નિયંત્રિત" વ્યક્તિ સાથે સરખાવવામાં આવશે. કેસ-નિયંત્રણ અભ્યાસોમાં, મેળ ખાતા ચલ મોટે ભાગે ઉંમર અને જાતિ હોય છે. ખામીઃ કેસ-નિયંત્રણ અભ્યાસ ત્યારે જ શક્ય બને છે જ્યારે નિયંત્રણ શોધવાનું સરળ હોય, એટલે કે. જે વ્યક્તિઓની સ્થિતિ તમામ જાણીતા સંભવિત ગૂંચવણભર્યા પરિબળોની સરખામણીમાં કેસના દર્દીની સ્થિતિ જેવી જ છેઃ ધારો કે કેસ-નિયંત્રણ અભ્યાસ 1) 45 વર્ષની, 2) આફ્રિકન-અમેરિકન, 3) અલાસ્કાના, 4) ઉત્સાહી ફૂટબોલ ખેલાડી, 5) શાકાહારી અને 6) શિક્ષણમાં કામ કરતા વ્યક્તિમાં આપેલ રોગનું કારણ શોધવાનો પ્રયાસ કરે છે. સૈદ્ધાંતિક રીતે સંપૂર્ણ નિયંત્રણ એવી વ્યક્તિ હશે, જે રોગની તપાસ ન કરવા ઉપરાંત, આ તમામ લાક્ષણિકતાઓ સાથે મેળ ખાય છે અને તેને કોઈ રોગ નથી કે જે દર્દીમાં પણ નથી-પરંતુ આવા નિયંત્રણને શોધવું એ એક પ્રચંડ કાર્ય હશે. સમૂહ અભ્યાસોઃ મેળની માત્રા પણ શક્ય છે અને તે ઘણીવાર માત્ર ચોક્કસ વય જૂથો અથવા ચોક્કસ જાતિને અભ્યાસની વસ્તીમાં દાખલ કરીને કરવામાં આવે છે, જે સમાન લાક્ષણિકતાઓ ધરાવતા લોકોનો સમૂહ બનાવે છે અને આમ તમામ સમૂહ સંભવિત ગૂંચવણભર્યા ચલના સંદર્ભમાં તુલનાત્મક છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો ઉંમર અને જાતિને મૂંઝવણકારક માનવામાં આવે છે, તો માત્ર 40 થી 50 વર્ષના પુરુષોને એક સમૂહ અભ્યાસમાં સામેલ કરવામાં આવશે જે શારીરિક રીતે સક્રિય અથવા નિષ્ક્રિય હોય તેવા સમૂહમાં મ્યોકાર્ડિયલ ઇન્ફાર્ક્ટ જોખમનું મૂલ્યાંકન કરશે. ખામીઃ સમૂહ અભ્યાસોમાં, ઇનપુટ ડેટાનો વધુ પડતો બાકાત સંશોધકોને સમાન રીતે સ્થિત વ્યક્તિઓના સમૂહને ખૂબ જ સંકુચિત રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવા તરફ દોરી શકે છે, જેમના માટે તેઓ અભ્યાસ ઉપયોગી હોવાનો દાવો કરે છે, જેમ કે અન્ય વ્યક્તિઓ કે જેમની સાથે કારણભૂત સંબંધ હકીકતમાં લાગુ પડે છે તેઓ અભ્યાસની ભલામણોમાંથી લાભ મેળવવાની તક ગુમાવી શકે છે. તેવી જ રીતે, અભ્યાસમાં ઇનપુટ ડેટાનું "વધુ પડતું સ્તરીકરણ" આપેલ સ્તરમાં નમૂનાનું કદ ઘટાડી શકે છે જ્યાં માત્ર તે સ્તરના સભ્યોના નિરીક્ષણ દ્વારા દોરવામાં આવેલા સામાન્યીકરણ આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર નથી. ડબલ બ્લાઇન્ડીંગઃ ટ્રાયલ વસ્તી અને નિરીક્ષકો પાસેથી સહભાગીઓના પ્રયોગ જૂથ સભ્યપદને છુપાવે છે. સહભાગીઓને તેઓ સારવાર મેળવે છે કે નહીં તે જાણવાથી અટકાવીને, નિયંત્રણ અને સારવાર જૂથો માટે પ્લાસિબો અસર સમાન હોવી જોઈએ. નિરીક્ષકોને તેમના સભ્યપદ વિશે જાણવાથી અટકાવીને, સંશોધકો દ્વારા જૂથોને અલગ રીતે વર્તવામાં અથવા પરિણામોને અલગ રીતે અર્થઘટન કરવામાં કોઈ પૂર્વગ્રહ હોવો જોઈએ નહીં. રેન્ડમાઇઝ્ડ કંટ્રોલ્ડ ટ્રાયલઃ એક પદ્ધતિ જ્યાં અભ્યાસની વસ્તીને સહભાગીઓ દ્વારા સ્વ-પસંદગી અથવા અભ્યાસ ડિઝાઇનરો દ્વારા પૂર્વગ્રહની શક્યતાઓને ઘટાડવા માટે અવ્યવસ્થિત રીતે વહેંચવામાં આવે છે. પ્રયોગ શરૂ થાય તે પહેલાં, પરીક્ષકો રેન્ડમ નંબર જનરેટરના ઉપયોગ જેવી રેન્ડમાઇઝેશન પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરીને સહભાગી પૂલના સભ્યોને તેમના જૂથો (નિયંત્રણ, હસ્તક્ષેપ, સમાંતર) ને સોંપશે. ઉદાહરણ તરીકે, કસરતની અસરો પરના અભ્યાસમાં, નિષ્કર્ષ ઓછા માન્ય હશે જો સહભાગીઓને પસંદગી આપવામાં આવી હોય જો તેઓ નિયંત્રણ જૂથ કે જે કસરત નહીં કરે અથવા હસ્તક્ષેપ જૂથ કે જે કસરત કાર્યક્રમમાં ભાગ લેવા તૈયાર હોય. અભ્યાસ પછી કસરત ઉપરાંત અન્ય પરિબળોને પકડશે, જેમ કે પૂર્વ-પ્રયોગ આરોગ્ય સ્તર અને તંદુરસ્ત પ્રવૃત્તિઓ અપનાવવા માટે પ્રેરણા. નિરીક્ષકની બાજુથી, પ્રયોગ કરનાર એવા ઉમેદવારોને પસંદ કરી શકે છે કે જેઓ અભ્યાસ જોવા માંગે છે તે પરિણામો બતાવવાની વધુ સંભાવના ધરાવે છે અથવા તેમની ઇચ્છાઓને અનુકૂળ રીતે વ્યક્તિલક્ષી પરિણામો (વધુ ઊર્જાસભર, સકારાત્મક વલણ) નું અર્થઘટન કરી શકે છે. સ્તરીકરણઃ ઉપરના ઉદાહરણની જેમ, શારીરિક પ્રવૃત્તિને એક એવી વર્તણૂક માનવામાં આવે છે જે મ્યોકાર્ડિયલ ઇન્ફાર્ક્ટથી રક્ષણ આપે છે; અને ઉંમરને સંભવિત મૂંઝવણ માનવામાં આવે છે. નમૂના લેવામાં આવેલા ડેટાને પછી વય જૂથ દ્વારા સ્તરીકૃત કરવામાં આવે છે-આનો અર્થ એ છે કે પ્રવૃત્તિ અને ઇન્ફાર્ક્ટ વચ્ચેના જોડાણનું દરેક વય જૂથ દીઠ વિશ્લેષણ કરવામાં આવશે. જો વિવિધ વય જૂથો (અથવા વય સ્તર) ખૂબ જ અલગ જોખમ ગુણોત્તર આપે છે, તો ઉંમરને મૂંઝવણભર્યા ચલ તરીકે જોવી જોઈએ. આંકડાકીય સાધનો અસ્તિત્વમાં છે, તેમાં મેન્ટલ-હેન્સેલ પદ્ધતિઓ છે, જે ડેટા સમૂહોના સ્તરીકરણ માટે જવાબદાર છે. જાણીતા કન્ફાઉન્ડર્સને માપીને અને તેમને કોવેરિયેટ્સ તરીકે સામેલ કરીને મૂંઝવણ માટે નિયંત્રણ એ બહુ-ચલ વિશ્લેષણ છે જેમ કે રીગ્રેસન વિશ્લેષણ. બહુપરીમાણીય વિશ્લેષણ સ્તરીકરણ પદ્ધતિઓ કરતાં ગૂંચવણભર્યા ચલની શક્તિ અથવા ધ્રુવીયતા વિશે ઘણી ઓછી માહિતી દર્શાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો એન્ટીડિપ્રેસન્ટ માટે મલ્ટીવેરિયેટ વિશ્લેષણ નિયંત્રણ કરે છે, અને તે ટી. સી. એ. અને એસ. એસ. આર. આઈ. માટે એન્ટીડિપ્રેસન્ટ્સને સ્તરીકૃત કરતું નથી, તો તે અવગણશે કે એન્ટીડિપ્રેસન્ટના આ બે વર્ગો મ્યોકાર્ડિયલ ઇન્ફાર્ક્શન પર વિપરીત અસરો ધરાવે છે, અને એક બીજા કરતા વધુ મજબૂત છે. આ તમામ પદ્ધતિઓમાં તેમની ખામીઓ છેઃ મૂંઝવણને કારણે નકલી પરિણામોની સંભાવના સામે શ્રેષ્ઠ ઉપલબ્ધ સંરક્ષણ એ છે કે ઘણીવાર સ્તરીકરણના પ્રયત્નોને દૂર કરવા અને તેના બદલે સંપૂર્ણ રીતે લેવામાં આવેલા પૂરતા મોટા નમૂનાનો અવ્યવસ્થિત અભ્યાસ કરવો, જેમ કે તમામ સંભવિત મૂંઝવણભર્યા ચલો (જાણીતા અને અજ્ઞાત) તમામ અભ્યાસ જૂથોમાં તક દ્વારા વહેંચવામાં આવશે અને તેથી કોઈપણ જૂથમાં સમાવેશ/બાકાત માટે દ્વિસંગી ચલ સાથે અસંબંધિત હશે. નૈતિક વિચારણાઓઃ ડબલ-બ્લાઇન્ડ અને રેન્ડમાઇઝ્ડ કંટ્રોલ્ડ ટ્રાયલ્સમાં, સહભાગીઓ જાણતા નથી કે તેઓ બનાવટી સારવાર મેળવનારા છે અને તેમને અસરકારક સારવાર નકારી શકાય છે. એવી શક્યતા છે કે દર્દીઓ માત્ર આ સમજણ હેઠળ આક્રમક શસ્ત્રક્રિયા (જે વાસ્તવિક તબીબી જોખમો ધરાવે છે) માટે સંમત થાય છે કે તેઓ સારવાર મેળવી રહ્યા છે. જો કે આ એક નૈતિક ચિંતા છે, તે પરિસ્થિતિનો સંપૂર્ણ અહેવાલ નથી. હાલમાં નિયમિત રીતે કરવામાં આવતી શસ્ત્રક્રિયાઓ માટે, પરંતુ જેના માટે વાસ્તવિક અસરનો કોઈ નક્કર પુરાવો નથી, આવી શસ્ત્રક્રિયાઓ ચાલુ રાખવા માટે નૈતિક મુદ્દાઓ હોઈ શકે છે. આવા સંજોગોમાં, ઘણા લોકો શસ્ત્રક્રિયાના વાસ્તવિક જોખમોનો સામનો કરે છે છતાં આ સારવારો કદાચ કોઈ સ્પષ્ટ લાભ આપી શકશે નહીં. શામ-સર્જરી નિયંત્રણ એ એક એવી પદ્ધતિ છે જે તબીબી વિજ્ઞાનને એ નક્કી કરવાની મંજૂરી આપી શકે છે કે શસ્ત્રક્રિયાની પ્રક્રિયા અસરકારક છે કે નહીં. તબીબી કામગીરી સાથે સંકળાયેલા જોખમો જાણીતા છે તે જોતાં, ભવિષ્યમાં અચોક્કસ શસ્ત્રક્રિયાઓને અનંત સમય સુધી હાથ ધરવાની મંજૂરી આપવી એ શંકાસ્પદ રીતે નૈતિક છે. કલાકૃતિઓ એવી ચલ વસ્તુઓ છે જે અભ્યાસમાં અથવા સમગ્ર અભ્યાસમાં વ્યવસ્થિત રીતે વૈવિધ્યસભર હોવી જોઈએ, પરંતુ તે આકસ્મિક રીતે સ્થિર રાખવામાં આવી હતી. આમ કલાકૃતિઓ બાહ્ય માન્યતા માટે જોખમી છે. કલાકૃતિઓ એ પરિબળો છે જે સારવાર અને પરિણામ સાથે સુસંગત છે. કેમ્પબેલ અને સ્ટેનલી કેટલીક કલાકૃતિઓ ઓળખે છે. આંતરિક માન્યતા માટે મુખ્ય જોખમો ઇતિહાસ, પરિપક્વતા, પરીક્ષણ, સાધનસામગ્રી, આંકડાકીય પ્રતિગમન, પસંદગી, પ્રાયોગિક મૃત્યુદર અને પસંદગી-ઇતિહાસની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ છે. શિલ્પકૃતિઓના પ્રભાવને ઘટાડવાની એક રીત એ છે કે પ્રીટેસ્ટ-પોસ્ટટેસ્ટ કંટ્રોલ ગ્રુપ ડિઝાઇનનો ઉપયોગ કરવો. આ ડિઝાઇનની અંદર, "જે લોકો શરૂઆતમાં સમકક્ષ હોય (પ્રારંભિક તબક્કે) તેમના જૂથોને અવ્યવસ્થિત રીતે પ્રાયોગિક સારવાર અથવા નિયંત્રણની સ્થિતિ પ્રાપ્ત કરવા માટે સોંપવામાં આવે છે અને પછી આ વિભેદક અનુભવ (પરીક્ષણ પછીનો તબક્કો) પછી ફરીથી મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે". આમ, કલાકૃતિઓની કોઈપણ અસરો (આદર્શ રીતે) સારવાર અને નિયંત્રણ બંને પરિસ્થિતિઓમાં સહભાગીઓમાં સમાન રીતે વહેંચવામાં આવે છે. આ પણ જુઓ ઓમિટેડ-વેરિયેબલ પૂર્વગ્રહ સંદર્ભો વધુ વાંચન બાહ્ય કડીઓ ટ્યુટોરિયલઃ કન્ફાઉન્ડિંગ એન્ડ ઇફેક્ટ મેઝર મોડિફિકેશન (બોસ્ટન યુનિવર્સિટી સ્કૂલ ઓફ પબ્લિક હેલ્થ) લીનિયર રીગ્રેસન (યેલ યુનિવર્સિટી) ટ્યુટોરિયલ બાય યુનિવર્સિટી ઓફ ન્યૂ ઇંગ્લેન્ડ એનાલિસિસ ઓફ વેરિયન્સ કોઝલ ઇન્ફરન્સ ડિઝાઇન ઓફ એક્સપેરીમેન્ટ્સ