Spillover (experiment)
प्रयोगों में, एक स्पिलओवर एक ऐसे विषय पर एक अप्रत्यक्ष प्रभाव है जिसका प्रयोग द्वारा सीधे उपचार नहीं किया गया है। ये प्रभाव नीति विश्लेषण के लिए उपयोगी हैं लेकिन प्रयोगों के सांख्यिकीय विश्लेषण को जटिल बनाते हैं। स्पिलओवर प्रभावों के विश्लेषण में गैर-हस्तक्षेप धारणा, या एसयूटीवीए (स्थिर इकाई उपचार मूल्य धारणा) में ढील देना शामिल है। इस धारणा के लिए आवश्यक है कि विषय I का अपने संभावित परिणामों का खुलासा केवल उस विषय I के अपने उपचार की स्थिति पर निर्भर करता है, और किसी अन्य विषय J के उपचार की स्थिति से अप्रभावित है। सामान्य सेटिंग्स में जहां शोधकर्ता औसत उपचार प्रभाव () का अनुमान लगाना चाहता है, गैर-हस्तक्षेप धारणा के उल्लंघन का मतलब है कि एटीई के लिए पारंपरिक अनुमानक, जैसे कि अंतर-इन-मीन्स, पक्षपाती हो सकते हैं। हालांकि, कई वास्तविक दुनिया के उदाहरण हैं जहां संभावित परिणामों का एक इकाई का रहस्योद्घाटन दूसरी इकाई के उपचार कार्य पर निर्भर करता है, और इन प्रभावों का विश्लेषण करना उपचार के प्रत्यक्ष प्रभाव का विश्लेषण करने जितना ही महत्वपूर्ण हो सकता है। इस समस्या का एक समाधान अपने स्वयं के उपचार की स्थिति और संबंधित विषयों के उपचार की स्थिति के संदर्भ में किसी विषय के संभावित परिणामों को फिर से परिभाषित करके रुचि के कारणात्मक अनुमान को फिर से परिभाषित करना है। शोधकर्ता तब ब्याज के विभिन्न अनुमानों का अलग से विश्लेषण कर सकता है। यहाँ एक महत्वपूर्ण धारणा यह है कि यह प्रक्रिया स्पिलओवर के सभी पैटर्न को पकड़ती है, और यह कि कोई अनमोडेल्ड स्पिलओवर शेष नहीं हैं (उदा। स्पिलओवर दो व्यक्तियों के घर के भीतर होता है लेकिन उससे आगे नहीं)। एक बार संभावित परिणामों को फिर से परिभाषित किए जाने के बाद, शेष सांख्यिकीय विश्लेषण में उपचार कार्य की कुछ अनुसूची को देखते हुए उपचार के संपर्क में आने की संभावनाओं का मॉडलिंग करना और ब्याज के अनुमान के निष्पक्ष (या स्पर्शोन्मुख रूप से निष्पक्ष) अनुमानों का उत्पादन करने के लिए व्युत्क्रम संभावना भार (आईपीडब्ल्यू) का उपयोग करना शामिल है। स्पिलओवर प्रभाव के उदाहरण स्पिलओवर प्रभाव विभिन्न तरीकों से हो सकते हैं। सामान्य अनुप्रयोगों में सोशल नेटवर्क स्पिलओवर और भौगोलिक स्पिलओवर का विश्लेषण शामिल है। उदाहरणों में निम्नलिखित शामिल हैंः संचारः एक हस्तक्षेप जो किसी प्रौद्योगिकी या उत्पाद के बारे में जानकारी देता है, उनके नेटवर्क में दूसरों के निर्णय लेने को प्रभावित कर सकता है यदि यह प्रारंभिक उपयोगकर्ता से परे फैलता है। प्रतिस्पर्धाः युवा नौकरी चाहने वालों के लिए नौकरी प्लेसमेंट सहायता उन व्यक्तियों की नौकरी बाजार की संभावनाओं को प्रभावित कर सकती है जिन्होंने प्रशिक्षण प्राप्त नहीं किया है लेकिन समान नौकरियों के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। संक्रमणः कृमिनाशक दवाएँ लेने से दूसरों के रोग से संक्रमित होने की संभावना कम हो सकती है। निरोधः विशिष्ट नगर पालिकाओं में सरकारी लेखा परीक्षा के बारे में जानकारी आस-पास की नगर पालिकाओं में फैल सकती है। विस्थापनः एक हॉटस्पॉट पुलिसिंग हस्तक्षेप जो किसी दी गई सड़क पर पुलिसिंग की उपस्थिति को बढ़ाता है, आसपास की अनुपचारित सड़कों पर अपराध के विस्थापन का कारण बन सकता है। संसाधनों का पुनर्वितरणः एक हॉटस्पॉट पुलिसिंग हस्तक्षेप जो किसी दी गई सड़क पर पुलिसिंग की उपस्थिति को बढ़ाता है, आस-पास की सड़कों पर पुलिस की उपस्थिति को कम कर सकता है। सामाजिक तुलनाः एक कार्यक्रम जो व्यक्तियों को एक नए पड़ोस में जाने के लिए वाउचर प्राप्त करने के लिए यादृच्छिक करता है, अतिरिक्त रूप से उनकी आवास स्थितियों के बारे में नियंत्रण समूह की मान्यताओं को प्रभावित कर सकता है। ऐसे उदाहरणों में, एक यादृच्छिक-नियंत्रण परीक्षण में उपचार का हस्तक्षेप प्राप्त करने वालों पर सीधा प्रभाव पड़ सकता है और उन लोगों पर भी प्रभाव पड़ सकता है जिनका सीधे इलाज नहीं किया गया था। सांख्यिकीय मुद्दे प्रयोगों में स्पिलओवर प्रभावों का अनुमान लगाने से तीन सांख्यिकीय मुद्दे सामने आते हैं जिन्हें शोधकर्ताओं को ध्यान में रखना चाहिए। गैर-हस्तक्षेप धारणा को शिथिल करना निष्पक्ष अनुमान के लिए एक प्रमुख धारणा गैर-हस्तक्षेप धारणा है, जो यह मानती है कि एक व्यक्ति के संभावित परिणाम केवल उनके अपने उपचार कार्य से प्रकट होते हैं न कि दूसरों के उपचार कार्य से। इस धारणा को व्यक्तिगत उपचार प्रतिक्रिया या स्थिर इकाई उपचार मूल्य धारणा भी कहा जाता है। गैर-हस्तक्षेप का उल्लंघन तब होता है जब विषय अपने उपचार, निर्णयों या अनुभवों के बारे में एक-दूसरे के साथ संवाद कर सकते हैं, जिससे एक-दूसरे के संभावित परिणामों को प्रभावित किया जा सकता है। यदि गैर-हस्तक्षेप धारणा नहीं रहती है, तो इकाइयों में अब केवल दो संभावित परिणाम (उपचार और नियंत्रण) नहीं हैं, बल्कि कई अन्य संभावित परिणाम हैं जो अन्य इकाइयों के उपचार कार्यों पर निर्भर करते हैं, जो औसत उपचार प्रभाव के अनुमान को जटिल बनाते हैं। स्पिलओवर प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए गैर-हस्तक्षेप धारणा को शिथिल करने की आवश्यकता होती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि एक इकाई के परिणाम न केवल उसके उपचार कार्य पर बल्कि उसके पड़ोसियों के उपचार कार्य पर भी निर्भर करते हैं। शोधकर्ता को संभावित परिणामों का एक समूह प्रस्तुत करना चाहिए जो हस्तक्षेप के प्रकार को सीमित करता है। उदाहरण के लिए, एक ऐसे प्रयोग पर विचार करें जो स्नातक छात्रों को उनकी राजनीतिक भागीदारी बढ़ाने के लिए राजनीतिक जानकारी भेजता है। यदि अध्ययन आबादी में कॉलेज के छात्रावास में एक कमरे के साथी के साथ रहने वाले सभी छात्र शामिल हैं, तो कोई भी संभावित परिणामों के चार सेटों की कल्पना कर सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि क्या छात्र या उनके साथी को जानकारी मिली है (प्रत्येक दो-व्यक्ति वाले कमरे के बाहर कोई स्पिलओवर नहीं मानते हैं): Y0,0 किसी व्यक्ति के संभावित परिणामों को संदर्भित करता है जब उनका इलाज नहीं किया जाता है (0) और न ही उनका कमरे का साथी (0) था। Y0,1 एक व्यक्ति के संभावित परिणाम को संदर्भित करता है जब उनका इलाज नहीं किया जाता है (0) लेकिन उनके रूममेट का इलाज किया गया था (1)। Y1,0 एक व्यक्ति के संभावित परिणाम को संदर्भित करता है जब उनका इलाज किया जाता है (1) लेकिन उनके रूममेट का इलाज नहीं किया गया था (0)। Y1,1 एक व्यक्ति के संभावित परिणाम को संदर्भित करता है जब उनका इलाज किया जाता है (1) और उनके रूममेट का इलाज किया जाता है (1)। अब एक व्यक्ति के परिणाम दोनों से प्रभावित होते हैं कि क्या उन्हें उपचार मिला और क्या उनके रूममेट को उपचार मिला। हम यह देखकर एक प्रकार के स्पिलओवर प्रभाव का अनुमान लगा सकते हैं कि किसी के परिणाम कैसे बदलते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि उनके रूममेट ने उपचार प्राप्त किया या नहीं, यह देखते हुए कि व्यक्ति को सीधे उपचार प्राप्त नहीं हुआ था। यह Y0,1-Y0,0 के अंतर से पकड़ा जाएगा। इसी तरह, हम यह माप सकते हैं कि किसी व्यक्ति के परिणाम उनके रूममेट के उपचार की स्थिति के आधार पर कैसे बदलते हैं, जब व्यक्ति का स्वयं इलाज किया जाता है। यह Y1,1-Y1,0 के अंतर को लेने के बराबर है। जबकि शोधकर्ता आम तौर पर प्रयोगों को अपनाते हैं क्योंकि उन्हें कम मांग वाली धारणाओं की आवश्यकता होती है, स्पिलओवर "सीमा में असीमित और रूप में निर्दिष्ट करना असंभव" हो सकता है। शोधकर्ता को इस बारे में विशिष्ट धारणाएँ बनानी चाहिए कि किस प्रकार के स्पिलओवर सक्रिय हैं। इस बात पर निर्भर करते हुए कि किसी दिए गए परिवेश में स्पिलओवर कैसे होते हैं, गैर-हस्तक्षेप धारणा को विभिन्न तरीकों से शिथिल किया जा सकता है। स्पिलओवर प्रभावों को मॉडल करने का एक तरीका एक द्विआधारी संकेतक है कि क्या एक तत्काल पड़ोसी का भी इलाज किया गया था, जैसा कि ऊपर दिए गए उदाहरण में है। कोई भी स्पिलओवर प्रभावों को भी प्रदर्शित कर सकता है जो तत्काल पड़ोसियों की संख्या पर निर्भर करते हैं जिनका इलाज भी किया गया था, जिन्हें के-स्तर प्रभाव के रूप में भी जाना जाता है। एक्सपोजर मैपिंग ब्याज के कारणात्मक अनुमान को फिर से परिभाषित करने के बाद अगला कदम विश्लेषण में प्रत्येक विषय के लिए स्पिलओवर एक्सपोजर की संभावना को चिह्नित करना है, उपचार असाइनमेंट के कुछ वेक्टर को देखते हुए। एरोनो और सामी (2017) विश्लेषण में प्रत्येक इकाई के लिए एक्सपोजर संभावनाओं का एक मैट्रिक्स प्राप्त करने के लिए एक विधि प्रस्तुत करते हैं। सबसे पहले, उपचार असाइनमेंट संभावनाओं के वेक्टर के साथ एक विकर्ण मैट्रिक्स को परिभाषित करें दूसरा, एक संकेतक मैट्रिक्स को परिभाषित करें कि इकाई स्पिलओवर के संपर्क में है या नहीं। यह दाईं ओर दिखाए गए अनुसार एक निकटता मैट्रिक्स का उपयोग करके किया जाता है, जहां एक नेटवर्क के बारे में जानकारी को एक सूचक मैट्रिक्स में बदला जा सकता है। इस परिणामी सूचक मैट्रिक्स में एक यादृच्छिक द्विआधारी चर के प्राप्त मूल्य शामिल होंगे, जो यह दर्शाता है कि क्या वह इकाई स्पिलओवर के संपर्क में आई है या नहीं। तीसरा, सैंडविच उत्पाद, एक एन × एन मैट्रिक्स प्राप्त करें जिसमें दो तत्व होते हैंः विकर्ण पर एक्सपोजर की व्यक्तिगत संभावना, और ऑफ विकर्णों पर संयुक्त एक्सपोजर संभावनाएँः इसी तरह, एक्सपोजर की स्थिति में होने की संयुक्त संभावना और जे एक अलग एक्सपोजर स्थिति में होने की संयुक्त संभावना गणना करके प्राप्त की जा सकती हैः ध्यान दें कि दूसरे मैट्रिक्स पर विकर्ण 0 हैं क्योंकि एक विषय को एक साथ दो अलग-अलग एक्सपोजर स्थितियों के संपर्क में नहीं लाया जा सकता है, उसी तरह जैसे एक विषय एक बार में दो अलग-अलग संभावित परिणामों को प्रकट नहीं कर सकता है। प्राप्त एक्सपोजर संभावनाओं का उपयोग हॉर्विट्ज़-थॉम्पसन अनुमानक जैसे एक अनुमानक में व्युत्क्रम संभावना भार (आईपीडब्ल्यू, नीचे वर्णित) के लिए किया जा सकता है। एक महत्वपूर्ण चेतावनी यह है कि इस प्रक्रिया में उन सभी इकाइयों को शामिल नहीं किया गया है जिनके संपर्क में आने की संभावना शून्य है। एक इकाई जो किसी अन्य इकाई से जुड़ी नहीं है), क्योंकि ये संख्याएँ आईपीडब्ल्यू प्रतिगमन के भाजक में समाप्त होती हैं। विपरीत संभावना भार की आवश्यकता स्पिलओवर प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए अतिरिक्त देखभाल की आवश्यकता होती हैः हालांकि उपचार सीधे सौंपा जाता है, स्पिलओवर की स्थिति अप्रत्यक्ष रूप से सौंपी जाती है और इकाइयों के लिए स्पिलओवर असाइनमेंट की अंतर संभावनाओं को जन्म दे सकती है। उदाहरण के लिए, 10 मित्र कनेक्शन वाले विषय के अप्रत्यक्ष रूप से उपचार के संपर्क में आने की संभावना अधिक होती है, जबकि केवल एक मित्र कनेक्शन वाले विषय के विपरीत। स्पिलओवर एक्सपोजर की अलग-अलग संभावनाओं के लिए लेखांकन नहीं करने से औसत स्पिलओवर प्रभाव का अनुमान लगाया जा सकता है। चित्र 1 एक उदाहरण प्रदर्शित करता है जहाँ इकाइयों को स्पिलओवर स्थिति में सौंपे जाने की अलग-अलग संभावनाएँ होती हैं। उप-चित्र ए 25 नोड्स का एक नेटवर्क प्रदर्शित करता है जहाँ हरे रंग की इकाइयाँ उपचार प्राप्त करने के योग्य होती हैं। स्पिलओवर को एक उपचारित इकाई के साथ कम से कम एक किनारे को साझा करने के रूप में परिभाषित किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि नोड 16 का उपचार किया जाता है, तो नोड 11,17 और 21 को स्पिलओवर इकाइयों के रूप में वर्गीकृत किया जाएगा। मान लीजिए कि इन छह हरी इकाइयों में से तीन को यादृच्छिक रूप से इलाज के लिए चुना जाता है, ताकि उपचार कार्यों के विभिन्न सेट संभव हों। इस मामले में, उप-चित्र बी प्रत्येक नोड की स्पिलओवर स्थिति को सौंपे जाने की संभावना को प्रदर्शित करता है। नोड 3 को 95 प्रतिशत यादृच्छिककरणों में स्पिलओवर के लिए सौंपा गया है क्योंकि यह तीन इकाइयों के साथ किनारों को साझा करता है जिन्हें उपचारित किया जाता है। यह नोड केवल 5 प्रतिशत यादृच्छिककरणों में एक नियंत्रण नोड होगाः अर्थात, जब तीन उपचारित नोड 14,16 और 18 हों। इस बीच, नोड 15 को केवल 50 प्रतिशत समय स्पिलओवर के लिए सौंपा गया है-यदि नोड 14 का सीधे उपचार नहीं किया जाता है, तो नोड 15 को स्पिलओवर के लिए नहीं सौंपा जाएगा। व्युत्क्रम संभाव्यता भार का उपयोग असाइनमेंट की विभिन्न संभावनाओं के साथ प्रयोगों का विश्लेषण करते समय, विशेष सावधानी बरती जानी चाहिए। असाइनमेंट संभावनाओं में इन अंतरों को व्युत्क्रम-संभावना-भारित (आईपीडब्ल्यू) प्रतिगमन द्वारा बेअसर किया जा सकता है, जहां प्रत्येक अवलोकन को हॉर्विट्ज़-थॉम्पसन अनुमानक का उपयोग करके देखे गए उपचार की स्थिति को सौंपे जाने की इसकी संभावना के व्युत्क्रम द्वारा भारित किया जाता है। यह दृष्टिकोण उस पूर्वाग्रह को संबोधित करता है जो उत्पन्न हो सकता है यदि संभावित परिणाम व्यवस्थित रूप से असाइनमेंट संभावनाओं से संबंधित थे। इस प्राक्कलनकर्ता का नकारात्मक पक्ष यह है कि यह नमूना परिवर्तनशीलता से भरा हो सकता है यदि कुछ टिप्पणियों को उच्च मात्रा में वजन दिया जाता है (यानी। स्पिलओवर होने की कम संभावना वाली इकाई को संयोग से स्पिलओवर स्थिति को सौंपा जाता है)। परिकल्पना परीक्षण के लिए यादृच्छिक अनुमान का उपयोग करना कुछ सेटिंग्स में, एक स्पिलओवर प्रभाव की परिवर्तनशीलता का अनुमान लगाने से अतिरिक्त कठिनाई पैदा होती है। जब शोध अध्ययन में क्लस्टरिंग की एक निश्चित इकाई होती है, जैसे कि एक स्कूल या घर, तो शोधकर्ता पारंपरिक मानक त्रुटि समायोजन उपकरण जैसे कि क्लस्टर-रॉबस्ट मानक त्रुटियों का उपयोग कर सकते हैं, जो समूहों के भीतर त्रुटि के संदर्भ में सहसंबंध की अनुमति देते हैं, लेकिन उनके पार नहीं। हालाँकि, अन्य सेटिंग्स में, क्लस्टरिंग की कोई निश्चित इकाई नहीं है। इन सेटिंग्स में परिकल्पना परीक्षण करने के लिए, यादृच्छिक अनुमान के उपयोग की सिफारिश की जाती है। यह तकनीक किसी को पी-मान और आत्मविश्वास अंतराल उत्पन्न करने की अनुमति देती है, तब भी जब स्पिलओवर क्लस्टरिंग की एक निश्चित इकाई का पालन नहीं करते हैं, लेकिन आस-पास की इकाइयों को समान स्पिलओवर स्थितियों के लिए सौंपा जाता है, जैसा कि फजी क्लस्टरिंग के मामले में होता है। यह भी देखें सामाजिक गुणक प्रभाव संदर्भ प्रयोगों की रूपरेखा सर्वेक्षण पद्धति लक्षणहीन विश्लेषण सांख्यिकीय अनुमान कारण अनुमान प्रणाली विश्लेषण