Scientific control
एक वैज्ञानिक नियंत्रण एक प्रयोग या अवलोकन है जिसे स्वतंत्र चर के अलावा अन्य चर के प्रभावों को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। भ्रमित करने वाले चर)। यह अक्सर नियंत्रण माप और अन्य मापों के बीच तुलना के माध्यम से परिणामों की विश्वसनीयता को बढ़ाता है। वैज्ञानिक नियंत्रण वैज्ञानिक पद्धति का एक हिस्सा हैं। नियंत्रित प्रयोग नियंत्रण प्रयोगात्मक परिणामों की वैकल्पिक व्याख्याओं, विशेष रूप से प्रयोगात्मक त्रुटियों और प्रयोगकर्ता पूर्वाग्रह को समाप्त कर देते हैं। कई नियंत्रण किए जा रहे प्रयोग के प्रकार के लिए विशिष्ट हैं, जैसा कि एस. डी. एस.-पेज प्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले आणविक मार्करों में होता है, और इसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना हो सकता है कि उपकरण ठीक से काम कर रहा है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रयोगात्मक परिणाम मान्य हैं (उदाहरण के लिए, भ्रमित करने वाले चर की अनुपस्थिति) उचित नियंत्रणों का चयन और उपयोग बहुत कठिन हो सकता है। नियंत्रण माप का उपयोग अन्य उद्देश्यों के लिए भी किया जा सकता हैः उदाहरण के लिए, संकेत की अनुपस्थिति में माइक्रोफोन के पृष्ठभूमि शोर का एक माप संकेत के बाद के मापों से शोर को घटाने की अनुमति देता है, इस प्रकार उच्च गुणवत्ता का एक संसाधित संकेत उत्पन्न होता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई शोधकर्ता साठ प्रयोगशाला चूहों को एक प्रयोगात्मक कृत्रिम मिठास खिलाता है और देखता है कि उनमें से दस बाद में बीमार हो जाते हैं, तो अंतर्निहित कारण मिठास या कुछ असंबंधित हो सकता है। अन्य चर, जो आसानी से स्पष्ट नहीं हो सकते हैं, प्रयोगात्मक डिजाइन में हस्तक्षेप कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कृत्रिम मिठास को एक मंदक के साथ मिलाया जा सकता है और यह मंदक हो सकता है जो प्रभाव का कारण बनता है। डाइलूटेंट के प्रभाव को नियंत्रित करने के लिए, एक ही परीक्षण दो बार किया जाता है; एक बार डाइलूटेंट में कृत्रिम स्वीटनर के साथ, और दूसरा ठीक उसी तरह किया जाता है लेकिन अकेले डाइलूटेंट का उपयोग करके। अब प्रयोग को डाइलूटेंट के लिए नियंत्रित किया जाता है और प्रयोगकर्ता स्वीटनर, डाइलूटेंट और गैर-उपचार के बीच अंतर कर सकता है। नियंत्रण अक्सर आवश्यक होते हैं जहां एक भ्रमित करने वाले कारक को प्राथमिक उपचारों से आसानी से अलग नहीं किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, उर्वरक फैलाने के लिए ट्रैक्टर का उपयोग करना आवश्यक हो सकता है जहां उर्वरक फैलाने का कोई अन्य व्यावहारिक तरीका नहीं है। सबसे सरल समाधान यह है कि एक ऐसा उपचार किया जाए जहां एक ट्रैक्टर को उर्वरक फैलाए बिना भूखंडों के ऊपर से चलाया जाए और इस तरह, ट्रैक्टर यातायात के प्रभावों को नियंत्रित किया जाए। नियंत्रण के सबसे सरल प्रकार नकारात्मक और सकारात्मक नियंत्रण हैं, और दोनों कई अलग-अलग प्रकार के प्रयोगों में पाए जाते हैं। ये दोनों नियंत्रण, जब दोनों सफल होते हैं, आमतौर पर अधिकांश संभावित भ्रमित करने वाले चर को समाप्त करने के लिए पर्याप्त होते हैंः इसका मतलब है कि प्रयोग एक नकारात्मक परिणाम उत्पन्न करता है जब एक नकारात्मक परिणाम की उम्मीद की जाती है, और एक सकारात्मक परिणाम जब एक सकारात्मक परिणाम की उम्मीद की जाती है। अन्य नियंत्रणों में वाहन नियंत्रण, नकली नियंत्रण और तुलनात्मक नियंत्रण शामिल हैं। नकारात्मक जहां केवल दो संभावित परिणाम हैं, उदाहरण के लिए। सकारात्मक या नकारात्मक, यदि उपचार समूह और नकारात्मक नियंत्रण दोनों एक नकारात्मक परिणाम उत्पन्न करते हैं, तो यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उपचार का कोई प्रभाव नहीं पड़ा। यदि उपचार समूह और नकारात्मक नियंत्रण दोनों एक सकारात्मक परिणाम उत्पन्न करते हैं, तो यह अनुमान लगाया जा सकता है कि अध्ययन के तहत घटना में एक भ्रमित करने वाला चर शामिल है, और सकारात्मक परिणाम केवल उपचार के कारण नहीं हैं। अन्य उदाहरणों में, परिणामों को लंबाई, समय, प्रतिशत आदि के रूप में मापा जा सकता है। दवा परीक्षण के उदाहरण में, हम ठीक होने वाले रोगियों के प्रतिशत को माप सकते हैं। इस मामले में, उपचार का कोई प्रभाव नहीं होने का अनुमान लगाया जाता है जब उपचार समूह और नकारात्मक नियंत्रण समान परिणाम देते हैं। प्लेसबो प्रभाव के कारण प्लेसबो समूह में कुछ सुधार की उम्मीद है, और यह परिणाम आधार रेखा निर्धारित करता है जिस पर उपचार में सुधार होना चाहिए। भले ही उपचार समूह में सुधार दिखाई दे, इसकी तुलना प्लेसबो समूह से की जानी चाहिए। यदि समूह समान प्रभाव दिखाते हैं, तो उपचार सुधार के लिए जिम्मेदार नहीं था (क्योंकि उपचार के अभाव में समान संख्या में रोगियों को ठीक किया गया था)। उपचार केवल तभी प्रभावी होता है जब उपचार समूह प्लेसबो समूह की तुलना में अधिक सुधार दिखाता है। सकारात्मक सकारात्मक नियंत्रणों का उपयोग अक्सर परीक्षण की वैधता का आकलन करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक नए परीक्षण की किसी बीमारी (इसकी संवेदनशीलता) का पता लगाने की क्षमता का आकलन करने के लिए, हम इसकी तुलना एक अलग परीक्षण से कर सकते हैं जो पहले से ही काम करने के लिए जाना जाता है। सुस्थापित परीक्षण एक सकारात्मक नियंत्रण है क्योंकि हम पहले से ही जानते हैं कि प्रश्न का उत्तर (क्या परीक्षण काम करता है) हाँ है। इसी तरह, अर्क के एक समूह में एक एंजाइम की मात्रा को मापने के लिए एक एंजाइम परख में, एक सकारात्मक नियंत्रण एक परख होगी जिसमें शुद्ध एंजाइम की एक ज्ञात मात्रा होगी (जबकि एक नकारात्मक नियंत्रण में कोई एंजाइम नहीं होगा)। सकारात्मक नियंत्रण से बड़ी मात्रा में एंजाइम गतिविधि होनी चाहिए, जबकि नकारात्मक नियंत्रण से बहुत कम या कोई गतिविधि नहीं होनी चाहिए। यदि सकारात्मक नियंत्रण अपेक्षित परिणाम नहीं देता है, तो प्रयोगात्मक प्रक्रिया में कुछ गड़बड़ हो सकती है, और प्रयोग को दोहराया जाता है। कठिन या जटिल प्रयोगों के लिए, सकारात्मक नियंत्रण का परिणाम पिछले प्रयोगात्मक परिणामों की तुलना में भी मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि अच्छी तरह से स्थापित रोग परीक्षण का वही प्रभाव निर्धारित किया गया था जो पिछले प्रयोगकर्ताओं द्वारा पाया गया था, तो यह इंगित करता है कि प्रयोग उसी तरह से किया जा रहा है जैसे पिछले प्रयोगकर्ताओं ने किया था। जब संभव हो, कई सकारात्मक नियंत्रणों का उपयोग किया जा सकता है-यदि एक से अधिक रोग परीक्षण हैं जो प्रभावी होने के लिए जाने जाते हैं, तो एक से अधिक परीक्षण किए जा सकते हैं। कई सकारात्मक नियंत्रण परिणामों की बारीक तुलना (अंशांकन, या मानकीकरण) की भी अनुमति देते हैं यदि सकारात्मक नियंत्रणों से अपेक्षित परिणाम अलग-अलग आकार के होते हैं। उदाहरण के लिए, ऊपर चर्चा किए गए एंजाइम परख में, एंजाइम की विभिन्न मात्राओं के साथ कई अलग-अलग नमूने बनाकर एक मानक वक्र का उत्पादन किया जा सकता है। यादृच्छिककरण यादृच्छिककरण में, विभिन्न प्रयोगात्मक उपचार प्राप्त करने वाले समूहों को यादृच्छिक रूप से निर्धारित किया जाता है। हालांकि यह सुनिश्चित नहीं करता है कि समूहों के बीच कोई अंतर नहीं है, यह सुनिश्चित करता है कि अंतर समान रूप से वितरित किए गए हैं, इस प्रकार व्यवस्थित त्रुटियों के लिए सुधार किया जाता है। उदाहरण के लिए, उन प्रयोगों में जहां फसल की उपज प्रभावित होती है (जैसे। मृदा उर्वरता), प्रयोग को यादृच्छिक रूप से चयनित भूमि के भूखंडों को उपचार सौंपकर नियंत्रित किया जा सकता है। यह उपज पर मिट्टी की संरचना में भिन्नता के प्रभाव को कम करता है। ब्लाइंड एक्सपेरिमेंट्स ब्लाइंडिंग जानकारी को रोकने का अभ्यास है जो एक प्रयोग को पूर्वाग्रहित कर सकता है। उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों को यह नहीं पता हो सकता है कि किसे सक्रिय उपचार मिला और किसे प्लेसबो मिला। यदि यह जानकारी परीक्षण प्रतिभागियों के लिए उपलब्ध हो जाती है, तो रोगियों को एक बड़ा प्लेसबो प्रभाव प्राप्त हो सकता है, शोधकर्ता अपनी अपेक्षाओं (पर्यवेक्षक प्रभाव) को पूरा करने के लिए प्रयोग को प्रभावित कर सकते हैं, और मूल्यांकनकर्ता पुष्टि पूर्वाग्रह के अधीन हो सकते हैं। एक अंधे को एक प्रयोग के किसी भी प्रतिभागी पर लगाया जा सकता है, जिसमें विषय, शोधकर्ता, तकनीशियन, डेटा विश्लेषक और मूल्यांकनकर्ता शामिल हैं। कुछ मामलों में, अंधापन प्राप्त करने के लिए नकली शल्य चिकित्सा की आवश्यकता हो सकती है। एक प्रयोग के दौरान, एक प्रतिभागी अंधा हो जाता है यदि वे अनुमान लगाते हैं या अन्यथा जानकारी प्राप्त करते हैं जो उन्हें छिपाई गई है। एक अध्ययन के समापन से पहले होने वाली अनब्लाइंडिंग प्रयोगात्मक त्रुटि का एक स्रोत है, क्योंकि ब्लाइंडिंग द्वारा समाप्त किए गए पूर्वाग्रह को फिर से पेश किया जाता है। अंधे प्रयोगों में अनब्लाइंडिंग आम है और इसे मापा और रिपोर्ट किया जाना चाहिए। मेटा-रिसर्च ने औषधीय परीक्षणों में उच्च स्तर के अनब्लाइंडिंग का खुलासा किया है। विशेष रूप से, अवसादरोधी परीक्षण खराब तरीके से अंधे होते हैं। रिपोर्टिंग दिशानिर्देश अनुशंसा करते हैं कि सभी अध्ययन मूल्यांकन करें और अंधाधुंध रिपोर्ट करें। व्यवहार में, बहुत कम अध्ययन अंधेपन का आकलन करते हैं। अंधापन वैज्ञानिक पद्धति का एक महत्वपूर्ण उपकरण है, और इसका उपयोग अनुसंधान के कई क्षेत्रों में किया जाता है। कुछ क्षेत्रों में, जैसे कि चिकित्सा में, इसे आवश्यक माना जाता है। नैदानिक अनुसंधान में, एक परीक्षण जो अंधा परीक्षण नहीं है, उसे खुला परीक्षण कहा जाता है। गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक भी देखें एक चर के लिए डिज़ाइन किया गया प्रयोग जेम्स लिंड ने एक नियंत्रित प्रयोग का उपयोग करके स्कर्वी को ठीक किया जिसे पहले नैदानिक परीक्षण के रूप में वर्णित किया गया है। प्रतीक्षा सूची नियंत्रण समूह संदर्भ बाहरी लिंक वैज्ञानिक विधि प्रयोग