Cross-sectional study
चिकित्सा अनुसंधान, सामाजिक विज्ञान और जीव विज्ञान में, एक क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन (जिसे क्रॉस-सेक्शनल विश्लेषण, अनुप्रस्थ अध्ययन, प्रसार अध्ययन के रूप में भी जाना जाता है) एक प्रकार का अवलोकन अध्ययन है जो एक जनसंख्या, या एक प्रतिनिधि उपसमुच्चय से डेटा का विश्लेषण करता है। अर्थशास्त्र में, क्रॉस-सेक्शनल अध्ययनों में आम तौर पर क्रॉस-सेक्शनल प्रतिगमन का उपयोग शामिल होता है, ताकि किसी दिए गए समय पर ब्याज के आश्रित चर पर एक स्वतंत्र चर के कारण प्रभावों के अस्तित्व और परिमाण को क्रमबद्ध किया जा सके। वे समय श्रृंखला विश्लेषण से भिन्न होते हैं, जिसमें एक या अधिक आर्थिक समुच्चयों के व्यवहार का पता समय के साथ लगाया जाता है। चिकित्सा अनुसंधान में, क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन मामले-नियंत्रण अध्ययनों से भिन्न होते हैं क्योंकि उनका उद्देश्य अध्ययन के तहत पूरी आबादी पर डेटा प्रदान करना है, जबकि मामले-नियंत्रण अध्ययनों में आम तौर पर केवल वे व्यक्ति शामिल होते हैं जिन्होंने एक विशिष्ट स्थिति विकसित की है और उनकी तुलना एक मिलान नमूने के साथ की जाती है, जो अक्सर बाकी आबादी का एक छोटा सा हिस्सा होता है। क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन वर्णनात्मक अध्ययन हैं (न तो अनुदैर्ध्य और न ही प्रयोगात्मक)। मामला-नियंत्रण अध्ययनों के विपरीत, उनका उपयोग न केवल विषम अनुपात का वर्णन करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि प्रसार से पूर्ण जोखिम और सापेक्ष जोखिम (कभी-कभी व्यापकता जोखिम अनुपात, या पी. आर. आर. कहा जाता है) का भी वर्णन किया जा सकता है। इनका उपयोग जनसंख्या की कुछ विशेषताओं का वर्णन करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि बीमारी की व्यापकता, लेकिन कारण और प्रभाव साबित नहीं कर सकते। अनुदैर्ध्य अध्ययन एक अवधि में अध्ययन आबादी के सदस्यों पर एक से अधिक बार टिप्पणियों की एक श्रृंखला बनाने में दोनों से भिन्न होते हैं। हेल्थकेयर क्रॉस-सेक्शनल अध्ययनों में एक निर्धारित समय पर एकत्र किए गए डेटा शामिल होते हैं। इनका उपयोग अक्सर तीव्र या पुरानी स्थितियों की व्यापकता का आकलन करने के लिए किया जाता है, लेकिन इसका उपयोग रोग के कारणों या हस्तक्षेप के परिणामों के बारे में प्रश्नों का उत्तर देने के लिए नहीं किया जा सकता है। क्रॉस-सेक्शनल डेटा का उपयोग कार्य-कारण का अनुमान लगाने के लिए नहीं किया जा सकता है क्योंकि अस्थायीता ज्ञात नहीं है। इन्हें जनगणना के रूप में भी वर्णित किया जा सकता है। क्रॉस-सेक्शनल अध्ययनों में विशेष डेटा संग्रह शामिल हो सकता है, जिसमें अतीत के बारे में प्रश्न शामिल हैं, लेकिन वे अक्सर अन्य उद्देश्यों के लिए मूल रूप से एकत्र किए गए डेटा पर भरोसा करते हैं। ये मध्यम रूप से महंगे हैं, और दुर्लभ बीमारियों के अध्ययन के लिए उपयुक्त नहीं हैं। पिछली घटनाओं को याद करने में कठिनाई भी पूर्वाग्रह का कारण बन सकती है। लाभ नियमित रूप से एकत्र किए गए डेटा के उपयोग से बड़े क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन कम या बिना किसी खर्च के किए जा सकते हैं। महामारी विज्ञान अध्ययन के अन्य रूपों की तुलना में यह एक बड़ा लाभ है। नियमित रूप से एकत्र किए गए आंकड़ों के सस्ते क्रॉस-सेक्शनल अध्ययनों से एक प्राकृतिक प्रगति का सुझाव दिया गया है जो परिकल्पनाओं का सुझाव देते हैं, मामले-नियंत्रण अध्ययनों को अधिक विशेष रूप से परीक्षण करने के लिए, फिर अध्ययनों और परीक्षणों को समन्वित करने के लिए जो बहुत अधिक खर्च करते हैं और बहुत अधिक समय लेते हैं, लेकिन मजबूत सबूत दे सकते हैं। एक क्रॉस-सेक्शनल सर्वेक्षण में, एक विशिष्ट समूह को यह देखने के लिए देखा जाता है कि क्या कोई गतिविधि, जैसे शराब का सेवन, स्वास्थ्य प्रभाव की जांच से संबंधित है, जैसे कि यकृत का सिरोसिस। यदि शराब का उपयोग यकृत के सिरोसिस के साथ सहसंबद्ध है, तो यह इस परिकल्पना का समर्थन करेगा कि शराब का उपयोग सिरोसिस से जुड़ा हो सकता है। नुकसान नियमित डेटा को विशिष्ट प्रश्न का उत्तर देने के लिए डिज़ाइन नहीं किया जा सकता है। नियमित रूप से एकत्र किए गए डेटा आम तौर पर यह वर्णन नहीं करते हैं कि कौन सा चर कारण है और कौन सा प्रभाव है। मूल रूप से अन्य उद्देश्यों के लिए एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करने वाले क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन अक्सर भ्रमित करने वाले कारकों, अन्य चर जो अनुमानित कारण और प्रभाव के बीच संबंध को प्रभावित करते हैं, पर डेटा को शामिल करने में असमर्थ होते हैं। उदाहरण के लिए, केवल वर्तमान शराब के सेवन और सिरोसिस पर डेटा पिछले शराब के उपयोग, या अन्य कारणों की भूमिका का पता लगाने की अनुमति नहीं देगा। क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन पूर्वाग्रह को याद करने के लिए बहुत संवेदनशील होते हैं। अधिकांश मामले-नियंत्रण अध्ययन सभी प्रतिभागियों पर विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए डेटा एकत्र करते हैं, जिसमें रुचि की परिकल्पना का परीक्षण करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किए गए डेटा क्षेत्र भी शामिल हैं। हालांकि, उन मुद्दों में जहां मजबूत व्यक्तिगत भावनाएं शामिल हो सकती हैं, विशिष्ट प्रश्न पूर्वाग्रह का स्रोत हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति द्वारा पिछले शराब के सेवन की गलत सूचना दी जा सकती है जो अपनी व्यक्तिगत अपराधबोध की भावनाओं को कम करना चाहता है। इस तरह का पूर्वाग्रह नियमित रूप से एकत्र किए गए आंकड़ों में कम हो सकता है, या प्रभावी रूप से समाप्त हो सकता है यदि अवलोकन तीसरे पक्ष द्वारा किए जाते हैं, उदाहरण के लिए क्षेत्र द्वारा शराब के कराधान रिकॉर्ड। इसके अलावा, समूह प्रभाव हो सकता है, जिसमें सामाजिक और पर्यावरणीय प्रभावों में अंतर को उम्र बढ़ने के कारण विकासात्मक परिवर्तनों के रूप में माना जाता है। चूंकि मतभेदों की घटना पीढ़ियों और जातीय समूहों के विभाजन के अनुरूप है, यानी, एक सामान्य ऐतिहासिक घटना का अनुभव करने वाले लोगों का एक समूह एक सामान्य प्रभाव से प्रभावित होता है, इसलिए घटना के कारण संबंध को प्राप्त करना मुश्किल है। समग्र डेटा क्रॉस-सेक्शनल अध्ययनों की कमजोरियों में व्यक्तिगत स्तर का डेटा (प्रति व्यक्ति एक रिकॉर्ड, उदाहरण के लिए, राष्ट्रीय स्वास्थ्य सर्वेक्षणों में) हो सकता है। हालाँकि, आधुनिक महामारी विज्ञान में रुचि रखने वाली पूरी आबादी का सर्वेक्षण करना असंभव हो सकता है, इसलिए क्रॉस-सेक्शनल अध्ययनों में अक्सर किसी अन्य उद्देश्य के लिए एकत्र किए गए डेटा का माध्यमिक विश्लेषण शामिल होता है। ऐसे कई मामलों में, शोधकर्ता के लिए कोई व्यक्तिगत रिकॉर्ड उपलब्ध नहीं हैं, और समूह-स्तरीय जानकारी का उपयोग किया जाना चाहिए। इस तरह के आंकड़ों के प्रमुख स्रोत अक्सर संयुक्त राज्य अमेरिका में जनगणना ब्यूरो या रोग नियंत्रण केंद्र जैसे बड़े संस्थान होते हैं। हाल की जनगणना के आंकड़े व्यक्तियों पर प्रदान नहीं किए गए हैं, उदाहरण के लिए यू. के. में व्यक्तिगत जनगणना के आंकड़े एक सदी के बाद ही जारी किए जाते हैं। इसके बजाय डेटा को एकत्र किया जाता है, आमतौर पर प्रशासनिक क्षेत्र द्वारा। समग्र आंकड़ों के आधार पर व्यक्तियों के बारे में अनुमान पारिस्थितिक भ्रांति से कमजोर हो जाते हैं। "परमाणु संबंधी भ्रांति" करने की क्षमता पर भी विचार करें जहां व्यक्तिगत स्तर के आंकड़ों के एकत्रीकरण के आधार पर समग्र गणनाओं के बारे में धारणाएं की जाती हैं (जैसे कि काउंटी औसत की गणना करने के लिए औसत जनगणना क्षेत्र)। उदाहरण के लिए, यह सच हो सकता है कि शहर के स्तर पर शिशु मृत्यु दर और पारिवारिक आय के बीच कोई संबंध नहीं है, जबकि अभी भी यह सच है कि व्यक्तिगत स्तर पर शिशु मृत्यु दर और पारिवारिक आय के बीच एक मजबूत संबंध है। सभी समग्र आंकड़े संरचनात्मक प्रभावों के अधीन हैं, ताकि जो मायने रखता है वह न केवल आय और शिशु मृत्यु दर के बीच व्यक्तिगत स्तर का संबंध है, बल्कि प्रत्येक शहर में निम्न, मध्यम और उच्च आय वाले व्यक्तियों का अनुपात भी है। चूंकि केस-कंट्रोल अध्ययन आमतौर पर व्यक्तिगत स्तर के डेटा पर आधारित होते हैं, इसलिए उन्हें यह समस्या नहीं होती है। अर्थशास्त्र अर्थशास्त्र में, क्रॉस-सेक्शनल विश्लेषण में समय पर विभिन्न बिंदुओं से प्राप्त डेटा के उपयोग के विभिन्न जटिल पहलुओं से बचने का लाभ है, जैसे कि अवशिष्टों का क्रमिक सहसंबंध। इसका यह भी लाभ है कि डेटा विश्लेषण को स्वयं इस धारणा की आवश्यकता नहीं है कि चर के बीच संबंधों की प्रकृति समय के साथ स्थिर है, हालांकि यह सावधानी की आवश्यकता की कीमत पर आता है यदि एक समय अवधि के परिणामों को किसी अलग समय पर मान्य माना जाना है। अर्थशास्त्र में क्रॉस-सेक्शनल विश्लेषण का एक उदाहरण धन की मांग का प्रतिगमन है-वह राशि जो विभिन्न लोग अत्यधिक तरल वित्तीय परिसंपत्तियों में रखते हैं-एक विशेष समय पर उनकी आय, कुल वित्तीय संपत्ति और विभिन्न जनसांख्यिकीय कारकों पर। प्रत्येक डेटा बिंदु एक विशेष व्यक्ति या परिवार के लिए होता है, और प्रतिगमन व्यक्तियों या परिवारों की पूरी आबादी से एक समय पर तैयार किए गए सांख्यिकीय नमूने पर किया जाता है। इसके विपरीत, मुद्रा की मांग का एक अंतर-सामयिक विश्लेषण समय के विभिन्न बिंदुओं में से प्रत्येक पर पूरे देश की मुद्रा की होल्डिंग पर डेटा का उपयोग करेगा, और समकालीन (या लगभग-संगत) आय, कुल वित्तीय धन और ब्याज दरों के कुछ माप पर इसे कम करेगा। क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन का लाभ यह है कि यह व्यक्तिगत मतभेदों पर विभिन्न जनसांख्यिकीय कारकों (आयु, उदाहरण के लिए) के प्रभावों की जांच कर सकता है; लेकिन इसका नुकसान यह है कि यह धन की मांग पर ब्याज दरों का प्रभाव नहीं पा सकता है, क्योंकि एक विशेष समय पर क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन में सभी देखी गई इकाइयों को ब्याज दरों के समान वर्तमान स्तर का सामना करना पड़ता है। संदर्भ स्रोत कोगन, रोज़ और बार्कर द्वारा शुरू किए गए महामारी विज्ञान, अध्याय 8, "केस-कंट्रोल और क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन", बीएमजे (ब्रिटिश मेडिकल जर्नल) प्रकाशन, 1997 विलियम एम. के. ट्रोचिम द्वारा रिसर्च मेथड्स नॉलेज बेस, वेब सेंटर फॉर सोशल रिसर्च मेथड्स, कॉपीराइट 2006 मिशेल ए. सेंट-जर्मेन द्वारा क्रॉस-सेक्शनल डिज़ाइन बाहरी लिंक अध्ययन डिजाइन ट्यूटोरियल कॉर्नेल यूनिवर्सिटी कॉलेज ऑफ वेटरनरी मेडिसिन महामारी विज्ञान अवलोकन अध्ययन नर्सिंग गणितीय और मात्रात्मक तरीके (अर्थशास्त्र) अनुसंधान सामाजिक अनुसंधान विधियाँ