Spillover (experiment)
சோதனைகளில், ஸ்பில்ஓவர் என்பது பரிசோதனையால் நேரடியாக சிகிச்சையளிக்கப்படாத ஒரு விஷயத்தில் மறைமுக விளைவு ஆகும். இந்த விளைவுகள் கொள்கை பகுப்பாய்விற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஆனால் சோதனைகளின் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வை சிக்கலாக்குகின்றன. ஸ்பில்ஓவர் விளைவுகளின் பகுப்பாய்வு என்பது தலையிடாத அனுமானத்தை தளர்த்துவதை உள்ளடக்கியது, அல்லது எஸ்யுடிவிஏ (நிலையான அலகு சிகிச்சை மதிப்பு அனுமானம்). இந்த அனுமானத்திற்கு பொருள் I இன் வெளிப்பாடு அதன் சாத்தியமான விளைவுகளை வெளிப்படுத்துவது அந்த பொருள் I இன் சொந்த சிகிச்சை நிலையைப் பொறுத்தது, மேலும் மற்றொரு பொருள் J இன் சிகிச்சை நிலையால் பாதிக்கப்படவில்லை. ஆராய்ச்சியாளர் சராசரி சிகிச்சை விளைவை () மதிப்பிட முற்படும் சாதாரண அமைப்புகளில், தலையிடாத அனுமானத்தை மீறுவது என்பது ஏடிஇக்கான பாரம்பரிய மதிப்பீட்டாளர்கள், அதாவது வேறுபாடு-இன்-மீன்ஸ் போன்றவை பக்கச்சார்பானதாக இருக்கலாம் என்பதாகும். இருப்பினும், சாத்தியமான விளைவுகளை ஒரு அலகு வெளிப்படுத்துவது மற்றொரு அலகின் சிகிச்சை ஒதுக்கீட்டைப் பொறுத்து இருக்கும் பல நிஜ உலக நிகழ்வுகள் உள்ளன, மேலும் இந்த விளைவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வது சிகிச்சையின் நேரடி விளைவை பகுப்பாய்வு செய்வதைப் போலவே முக்கியமானது. இந்த சிக்கலுக்கான ஒரு தீர்வு, ஒருவரின் சொந்த சிகிச்சை நிலை மற்றும் தொடர்புடைய பாடங்களின் சிகிச்சை நிலை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் ஒரு பொருளின் சாத்தியமான விளைவுகளை மறுவரையறை செய்வதன் மூலம் ஆர்வத்தின் காரண மதிப்பீட்டை மறுவரையறை செய்வதாகும். ஆராய்ச்சியாளர் பின்னர் ஆர்வத்தின் பல்வேறு மதிப்பீடுகளை தனித்தனியாக பகுப்பாய்வு செய்யலாம். இங்கே ஒரு முக்கியமான அனுமானம் என்னவென்றால், இந்த செயல்முறை ஸ்பில்ஓவர்களின் அனைத்து வடிவங்களையும் பிடிக்கிறது, மேலும் மாதிரியற்ற ஸ்பில்ஓவர்கள் எதுவும் இல்லை (எடுத்துக்காட்டாக. ஸ்பில்ஓவர்கள் இரண்டு நபர்களின் வீட்டிற்குள்ளேயே நிகழ்கின்றன, ஆனால் அதற்கு அப்பால் அல்ல). சாத்தியமான விளைவுகள் மறுவரையறை செய்யப்பட்டவுடன், மீதமுள்ள புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு என்பது சிகிச்சையின் சில அட்டவணையில் கொடுக்கப்பட்ட சிகிச்சையின் வெளிப்பாட்டின் நிகழ்தகவுகளை மாதிரியாக்குவதையும், வட்டி மதிப்பீட்டின் பக்கச்சார்பற்ற (அல்லது அறிகுறியற்ற பக்கச்சார்பற்ற) மதிப்பீடுகளை உருவாக்க தலைகீழ் நிகழ்தகவு எடையைப் (ஐபிடபிள்யூ) பயன்படுத்துவதையும் உள்ளடக்கியது. ஸ்பில்ஓவர் விளைவுகளின் எடுத்துக்காட்டுகள் ஸ்பில்ஓவர் விளைவுகள் பல்வேறு வழிகளில் ஏற்படலாம். பொதுவான பயன்பாடுகளில் சமூக வலைப்பின்னல் கசிவுகள் மற்றும் புவியியல் கசிவுகளின் பகுப்பாய்வு அடங்கும். எடுத்துக்காட்டுகளில் பின்வருவன அடங்கும்ஃ தகவல் தொடர்புஃ ஒரு தொழில்நுட்பம் அல்லது தயாரிப்பு பற்றிய தகவல்களைத் தெரிவிக்கும் ஒரு தலையீடு, அது ஆரம்ப பயனருக்கு அப்பால் பரவியிருந்தால், அவர்களின் நெட்வொர்க்கில் உள்ள மற்றவர்களின் எடுக்கும் முடிவுகளை பாதிக்கலாம். போட்டிஃ இளம் வேலை தேடுபவர்களுக்கு வேலை வாய்ப்பு உதவி பயிற்சி பெறாத ஆனால் அதே வேலைகளுக்கு போட்டியிடும் தனிநபர்களின் வேலை சந்தை வாய்ப்புகளை பாதிக்கலாம். தொற்றுநோய்ஃ குடற்புழு நீக்கும் மருந்துகளைப் பெறுவது மற்றவர்களுக்கு நோய்த்தொற்று ஏற்படுவதற்கான வாய்ப்பைக் குறைக்கும். தடுப்புஃ குறிப்பிட்ட நகராட்சிகளில் அரசாங்க தணிக்கைகள் பற்றிய தகவல்கள் அருகிலுள்ள நகராட்சிகளுக்கு பரவக்கூடும். இடப்பெயர்ச்சிஃ கொடுக்கப்பட்ட தெருவில் காவல்துறையின் இருப்பை அதிகரிக்கும் ஒரு ஹாட்ஸ்பாட் காவல் தலையீடு அருகிலுள்ள சிகிச்சையளிக்கப்படாத தெருக்களில் குற்றங்களை இடம்பெயர வழிவகுக்கும். வளங்களின் மறு ஒதுக்கீடுஃ ஒரு குறிப்பிட்ட தெருவில் காவல் இருப்பை அதிகரிக்கும் ஒரு ஹாட்ஸ்பாட் காவல் தலையீடு அருகிலுள்ள தெருக்களில் போலீஸ் இருப்பைக் குறைக்கும். சமூக ஒப்பீடுஃ ஒரு புதிய சுற்றுப்புறத்திற்குச் செல்ல ஒரு வவுச்சரைப் பெற தனிநபர்களை சீரற்றதாக்கும் ஒரு திட்டம், அவர்களின் வீட்டு நிலைமைகள் குறித்த கட்டுப்பாட்டுக் குழுவின் நம்பிக்கைகளை கூடுதலாக பாதிக்கலாம். இத்தகைய எடுத்துக்காட்டுகளில், சீரற்ற கட்டுப்பாட்டு சோதனையில் சிகிச்சை தலையீட்டைப் பெறுபவர்களுக்கு நேரடி விளைவை ஏற்படுத்தும், மேலும் நேரடியாக சிகிச்சையளிக்கப்படாதவர்களுக்கு ஒரு கசிவு விளைவை ஏற்படுத்தும். புள்ளிவிவர சிக்கல்கள் சோதனைகளில் கசிவு விளைவுகளை மதிப்பிடுவது ஆராய்ச்சியாளர்கள் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ள வேண்டிய மூன்று புள்ளிவிவர சிக்கல்களை அறிமுகப்படுத்துகிறது. தலையீடு இல்லாத அனுமானத்தை தளர்த்துவது பக்கச்சார்பற்ற அனுமானத்திற்கான ஒரு முக்கிய அனுமானம் தலையீடு இல்லாத அனுமானமாகும், இது ஒரு தனிநபரின் சாத்தியமான விளைவுகள் அவர்களின் சொந்த சிகிச்சை ஒதுக்கீட்டால் மட்டுமே வெளிப்படுத்தப்படுகின்றன, மற்றவர்களின் சிகிச்சை ஒதுக்கீட்டால் அல்ல என்று கூறுகிறது. இந்த அனுமானம் தனிப்பட்ட சிகிச்சை பதில் அல்லது நிலையான அலகு சிகிச்சை மதிப்பு அனுமானம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. பாடங்கள் தங்கள் சிகிச்சைகள், முடிவுகள் அல்லது அனுபவங்களைப் பற்றி ஒருவருக்கொருவர் தொடர்பு கொள்ளும்போது தலையிடாதது மீறப்படுகிறது, இதன் மூலம் ஒருவருக்கொருவர் சாத்தியமான விளைவுகளை பாதிக்கிறது. தலையீடு இல்லாத அனுமானம் இல்லை என்றால், அலகுகள் இனி இரண்டு சாத்தியமான விளைவுகளை (சிகிச்சை மற்றும் கட்டுப்பாடு) கொண்டிருக்காது, ஆனால் மற்ற அலகுகளின் சிகிச்சை ஒதுக்கீடுகளைப் பொறுத்து பல்வேறு சாத்தியமான விளைவுகளைக் கொண்டுள்ளன, இது சராசரி சிகிச்சை விளைவின் மதிப்பீட்டை சிக்கலாக்குகிறது. கசிவு விளைவுகளை மதிப்பிடுவதற்கு தலையீடு இல்லாத அனுமானத்தை தளர்த்த வேண்டும். ஏனென்றால், ஒரு யூனிட்டின் விளைவுகள் அதன் சிகிச்சை வேலையை மட்டுமல்ல, அதன் அண்டை வீட்டாரின் சிகிச்சை வேலையையும் சார்ந்துள்ளது. குறுக்கீட்டின் வகையைக் கட்டுப்படுத்தும் சாத்தியமான விளைவுகளின் தொகுப்பை ஆராய்ச்சியாளர் வைக்க வேண்டும். உதாரணமாக, இளங்கலை மாணவர்கள் தங்கள் அரசியல் பங்கேற்பை அதிகரிக்க அரசியல் தகவல்களை அனுப்பும் ஒரு பரிசோதனையைக் கவனியுங்கள். படிப்பு மக்கள்தொகை ஒரு கல்லூரி தங்குமிடத்தில் ஒரு அறைத் தோழருடன் வசிக்கும் அனைத்து மாணவர்களையும் உள்ளடக்கியிருந்தால், மாணவர் அல்லது அவர்களின் பங்குதாரர் தகவலைப் பெற்றாரா என்பதைப் பொறுத்து நான்கு சாத்தியமான விளைவுகளை ஒருவர் கற்பனை செய்யலாம் (ஒவ்வொரு இரண்டு நபர்களின் அறைக்கும் வெளியே எந்த கசிவும் இல்லை என்று வைத்துக்கொள்வோம்): Y0,0 என்பது ஒரு தனிநபரின் சிகிச்சையளிக்கப்படாதபோது சாத்தியமான விளைவுகளைக் குறிக்கிறது (0) மற்றும் அவர்களின் அறைத் தோழரும் (0) இல்லை. Y0,1 என்பது ஒரு தனிநபருக்கு சிகிச்சையளிக்கப்படாதபோது (0) அவர்களின் அறைத் துணைக்கு சிகிச்சையளிக்கப்பட்டபோது (1) அவர்களின் சாத்தியமான விளைவைக் குறிக்கிறது. Y1,0 என்பது ஒரு தனிநபர் சிகிச்சையளிக்கப்படும்போது அதன் சாத்தியமான விளைவைக் குறிக்கிறது (1) ஆனால் அவர்களின் அறைத் துணைக்கு சிகிச்சை அளிக்கப்படவில்லை (0). ஒய்1,1 என்பது ஒரு தனிநபருக்கு சிகிச்சையளிக்கப்படும் போது (1) அவர்களின் அறைத் துணைக்கு சிகிச்சையளிக்கப்படும் போது (1) அவர்களின் சாத்தியமான விளைவைக் குறிக்கிறது. இப்போது ஒரு தனிநபரின் விளைவுகள் அவர்கள் சிகிச்சையைப் பெற்றார்களா, அவர்களின் அறைத் தோழர் சிகிச்சையைப் பெற்றாரா என்பதன் மூலம் பாதிக்கப்படுகின்றன. தனிநபர் நேரடியாக சிகிச்சையைப் பெறவில்லை என்றால், அவர்களின் அறைத் துணை சிகிச்சையைப் பெற்றாரா இல்லையா என்பதைப் பொறுத்து ஒருவரின் விளைவுகள் எவ்வாறு மாறுகின்றன என்பதைப் பார்ப்பதன் மூலம் ஒரு வகை ஸ்பில்ஓவர் விளைவை நாம் மதிப்பிடலாம். இது Y0,1-Y0,0 என்ற வேறுபாட்டால் பிடிக்கப்படும். இதேபோல், தனிநபருக்கு சிகிச்சையளிக்கப்படும்போது, அவர்களின் அறைத் துணையின் சிகிச்சை நிலையைப் பொறுத்து ஒருவரின் விளைவுகள் எவ்வாறு மாறுகின்றன என்பதை நாம் அளவிட முடியும். இது Y1,1-Y1,0 என்ற வேறுபாட்டை எடுத்துக்கொள்வதற்கு சமம். ஆராய்ச்சியாளர்கள் பொதுவாக சோதனைகளைத் தழுவுகிறார்கள், ஏனெனில் அவர்களுக்கு குறைவான கோரும் அனுமானங்கள் தேவைப்படுகின்றன, ஸ்பில்ஓவர்கள் "வரம்பற்ற அளவில் மற்றும் வடிவத்தில் குறிப்பிட முடியாது". எந்த வகையான ஸ்பில்ஓவர்கள் செயல்படுகின்றன என்பது குறித்து ஆராய்ச்சியாளர் குறிப்பிட்ட அனுமானங்களைச் செய்ய வேண்டும். கொடுக்கப்பட்ட அமைப்பில் ஸ்பில்ஓவர்கள் எவ்வாறு நிகழ்கின்றன என்பதைப் பொறுத்து பல்வேறு வழிகளில் தலையிடாத அனுமானத்தை ஒருவர் தளர்த்தலாம். மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டில் உள்ளபடி, ஒரு உடனடி பக்கத்து வீட்டுக்காரரும் சிகிச்சையளிக்கப்பட்டாரா என்பதற்கான பைனரி காட்டி ஸ்பில்ஓவர் விளைவுகளை மாதிரியாக்குவதற்கான ஒரு வழியாகும். சிகிச்சையளிக்கப்பட்ட உடனடி அண்டை நாடுகளின் எண்ணிக்கையைப் பொறுத்து கசிவு விளைவுகளையும் ஒருவர் கண்டறியலாம், இது கே-நிலை விளைவுகள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. வெளிப்பாடு வரைபடங்கள் ஆர்வத்தின் காரண மதிப்பீட்டை மறுவரையறை செய்த அடுத்த கட்டம், பகுப்பாய்வில் உள்ள ஒவ்வொரு பாடத்திற்கும் கசிவு வெளிப்பாட்டின் நிகழ்தகவை வகைப்படுத்துவதாகும், இது சிகிச்சை ஒதுக்கீட்டின் சில திசையன் கொடுக்கப்பட்டுள்ளது. அரோனோவ் மற்றும் ஸமி (2017) பகுப்பாய்வில் ஒவ்வொரு அலகுக்கும் வெளிப்பாடு நிகழ்தகவுகளின் மேட்ரிக்ஸைப் பெறுவதற்கான ஒரு முறையை முன்வைக்கின்றனர். முதலாவதாக, சிகிச்சை அசைன்மென்ட் நிகழ்தகவுகளின் திசையனுடன் ஒரு மூலைவிட்ட மேட்ரிக்ஸை வரையறுக்கவும் இரண்டாவதாக, அலகு கசிவுக்கு ஆளாகிறதா இல்லையா என்பதற்கான ஒரு காட்டி மேட்ரிக்ஸை வரையறுக்கவும். வலதுபுறத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி ஒரு அருகாமை மேட்ரிக்ஸைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இது செய்யப்படுகிறது, அங்கு ஒரு நெட்வொர்க் தொடர்பான தகவல்களை ஒரு காட்டி மேட்ரிக்ஸாக மாற்ற முடியும். இதன் விளைவாக வரும் இண்டிகேட்டர் மேட்ரிக்ஸ் ஒரு சீரற்ற பைனரி மாறியின் உணரப்பட்ட மதிப்புகளின் மதிப்புகளைக் கொண்டிருக்கும், இது அந்த அலகு ஸ்பில்ஓவருக்கு ஆளாகியிருக்கிறதா இல்லையா என்பதைக் குறிக்கிறது. மூன்றாவதாக, சாண்ட்விச் தயாரிப்பைப் பெறுங்கள், இரண்டு கூறுகளைக் கொண்ட ஒரு N × N மேட்ரிக்ஸ்ஃ மூலைவிட்டத்தில் வெளிப்பாட்டின் தனிப்பட்ட நிகழ்தகவு மற்றும் மூலைவிட்டங்களில் கூட்டு வெளிப்பாட்டின் நிகழ்தகவுகள்ஃ இதேபோன்ற பாணியில், i வெளிப்பாட்டின் வெளிப்பாட்டின் கூட்டு நிகழ்தகவு வெளிப்பாட்டின் நிலையில் இருப்பது மற்றும் j வேறுபட்ட வெளிப்பாட்டின் நிலையில் இருப்பது கணக்கிடுவதன் மூலம் பெறப்படலாம்ஃ இரண்டாவது மேட்ரிக்ஸில் உள்ள மூலைவிட்டங்கள் 0 என்பதைக் கவனியுங்கள், ஏனெனில் ஒரு பொருள் ஒரே நேரத்தில் இரண்டு வெவ்வேறு வெளிப்பாடு நிலைமைகளுக்கு ஒரே நேரத்தில் வெளிப்படுத்த முடியாது, அதே வழியில் ஒரு பொருள் ஒரே நேரத்தில் இரண்டு வெவ்வேறு சாத்தியமான விளைவுகளை வெளிப்படுத்த முடியாது. ஹார்விட்ஸ்-தாம்சன் மதிப்பீட்டாளர் போன்ற மதிப்பீட்டாளர்களில், பெறப்பட்ட வெளிப்பாடு நிகழ்தகவுகளை தலைகீழ் நிகழ்தகவு எடைக்கு (ஐபிடபிள்யூ, கீழே விவரிக்கப்பட்டுள்ளது) பயன்படுத்தலாம். ஒரு முக்கியமான எச்சரிக்கை என்னவென்றால், இந்த செயல்முறை வெளிப்பாட்டின் நிகழ்தகவு பூஜ்ஜியமாக இருக்கும் அனைத்து அலகுகளையும் விலக்குகிறது. வேறு எந்த அலகுகளுடனும் இணைக்கப்படாத ஒரு அலகு), ஏனெனில் இந்த எண்கள் ஐபிடபிள்யூ பின்னடைவின் வகுப்பில் முடிவடைகின்றன. தலைகீழ் நிகழ்தகவு எடைகளின் தேவை ஸ்பில்ஓவர் விளைவுகளை மதிப்பிடுவதற்கு கூடுதல் கவனிப்பு தேவைப்படுகிறதுஃ சிகிச்சை நேரடியாக ஒதுக்கப்பட்டிருந்தாலும், ஸ்பில்ஓவர் நிலை மறைமுகமாக ஒதுக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் அலகுகளுக்கான ஸ்பில்ஓவர் ஒதுக்கீட்டின் வேறுபட்ட நிகழ்தகவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, 10 நண்பர்கள் இணைப்புகளைக் கொண்ட ஒரு பொருள், ஒரு நண்பர் இணைப்பைக் கொண்ட ஒரு விஷயத்திற்கு மாறாக மறைமுகமாக சிகிச்சைக்கு ஆளாக வாய்ப்புள்ளது. ஸ்பில்ஓவர் வெளிப்பாட்டின் மாறுபட்ட நிகழ்தகவுகளைக் கணக்கிடாமல் இருப்பது சராசரி ஸ்பில்ஓவர் விளைவின் சார்பு மதிப்பீடுகளை ஏற்படுத்தும். படம் 1 ஒரு உதாரணத்தைக் காட்டுகிறது, அங்கு அலகுகள் கசிவு நிலைக்கு ஒதுக்கப்படுவதற்கான மாறுபட்ட நிகழ்தகவுகளைக் கொண்டுள்ளன. துணை உருவம் ஏ 25 முனைகளின் வலையமைப்பைக் காட்டுகிறது, அங்கு பச்சை நிறத்தில் உள்ள அலகுகள் சிகிச்சையைப் பெற தகுதியுடையவை. ஸ்பில்லோவர்கள் குறைந்தபட்சம் ஒரு விளிம்பையாவது ஒரு சிகிச்சையளிக்கப்பட்ட அலகுடன் பகிர்வது என்று வரையறுக்கப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, முனை 16 சிகிச்சையளிக்கப்பட்டால், முனைகள் 11,17 மற்றும் 21 ஆகியவை ஸ்பில்ஓவர் அலகுகளாக வகைப்படுத்தப்படும். இந்த ஆறு பச்சை அலகுகளில் மூன்று தோராயமாக சிகிச்சைக்காக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டுள்ளன என்று வைத்துக்கொள்வோம், இதனால் வெவ்வேறு சிகிச்சை பணிகள் சாத்தியமாகும். இந்த வழக்கில், துணை உருவம் B ஒவ்வொரு முனையின் ஸ்பில்ஓவர் நிலைக்கு ஒதுக்கப்படுவதற்கான நிகழ்தகவைக் காட்டுகிறது. முனை 3 சீரற்றமயமாக்கல்களில் 95 சதவீதம் ஸ்பில்ஓவருக்கு ஒதுக்கப்பட்டுள்ளது, ஏனெனில் இது சிகிச்சையளிக்கப்பட்ட மூன்று அலகுகளுடன் விளிம்புகளைப் பகிர்ந்து கொள்கிறது. இந்த முனை 5 சதவீத சீரற்றமயமாக்கல்களில் மட்டுமே ஒரு கட்டுப்பாட்டு முனையாக இருக்கும்ஃ அதாவது, மூன்று சிகிச்சையளிக்கப்பட்ட முனைகள் 14,16 மற்றும் 18 ஆக இருக்கும்போது. இதற்கிடையில், முனை 15 ஸ்பில்ஓவருக்கு 50 சதவீதம் மட்டுமே ஒதுக்கப்பட்டுள்ளது-முனை 14 நேரடியாக சிகிச்சையளிக்கப்படாவிட்டால், முனை 15 ஸ்பில்ஓவருக்கு ஒதுக்கப்படாது. தலைகீழ் நிகழ்தகவு எடைகளைப் பயன்படுத்துதல் வேலையின் மாறுபட்ட நிகழ்தகவுகளுடன் சோதனைகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் போது, சிறப்பு முன்னெச்சரிக்கைகள் எடுக்கப்பட வேண்டும். பணி வாய்ப்புகளில் உள்ள இந்த வேறுபாடுகள் தலைகீழ்-நிகழ்தகவு-எடையுள்ள (ஐபிடபிள்யூ) பின்னடைவு மூலம் நடுநிலையாக்கப்படலாம், அங்கு ஒவ்வொரு அவதானிப்பும் ஹார்விட்ஸ்-தாம்சன் மதிப்பீட்டாளரைப் பயன்படுத்தி காணப்பட்ட சிகிச்சை நிலைக்கு ஒதுக்கப்படுவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளின் தலைகீழ் மூலம் எடைபோடப்படுகிறது. இந்த அணுகுமுறை சாத்தியமான விளைவுகள் முறையான முறையில் அசைன்மென்ட் நிகழ்தகவுகளுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால் எழக்கூடிய சார்புகளை நிவர்த்தி செய்கிறது. இந்த மதிப்பீட்டாளரின் எதிர்மறையான அம்சம் என்னவென்றால், சில அவதானிப்புகளுக்கு அதிக அளவு எடை வழங்கப்பட்டால் அது மாதிரி மாறுபாட்டால் நிரம்பியிருக்கலாம். கசிவு ஏற்படுவதற்கான குறைந்த நிகழ்தகவு கொண்ட ஒரு அலகு தற்செயலாக கசிவு நிலைக்கு ஒதுக்கப்படுகிறது). கருதுகோள் சோதனைக்கு சீரற்ற அனுமானத்தைப் பயன்படுத்துதல் சில அமைப்புகளில், ஒரு கசிவு விளைவின் மாறுபாட்டை மதிப்பிடுவது கூடுதல் சிரமத்தை உருவாக்குகிறது. ஆராய்ச்சி ஆய்வில் ஒரு பள்ளி அல்லது வீடு போன்ற கிளஸ்டரிங்கின் ஒரு நிலையான அலகு இருக்கும்போது, ஆராய்ச்சியாளர்கள் கிளஸ்டர்-ராபஸ்ட் நிலையான பிழைகள் போன்ற பாரம்பரிய நிலையான பிழை சரிசெய்தல் கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம், இது கிளஸ்டர்களுக்குள் பிழை சொற்களில் தொடர்புகளை அனுமதிக்கிறது, ஆனால் அவை முழுவதும் இல்லை. இருப்பினும், மற்ற அமைப்புகளில், கிளஸ்டரிங்கின் நிலையான அலகு இல்லை. இந்த அமைப்புகளில் கருதுகோள் சோதனையை நடத்துவதற்காக, சீரற்ற அனுமானத்தைப் பயன்படுத்துவது பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த நுட்பம் பி-மதிப்புகள் மற்றும் நம்பிக்கை இடைவெளிகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது, ஸ்பில்ஓவர்கள் கிளஸ்டரிங்கின் ஒரு நிலையான அலகுக்கு கட்டுப்படாவிட்டாலும், அருகிலுள்ள அலகுகள் தெளிவற்ற கிளஸ்டரிங்கைப் போலவே ஒத்த ஸ்பில்ஓவர் நிலைமைகளுக்கு ஒதுக்கப்படுகின்றன. மேலும் காண்க சமூக பெருக்கி விளைவு குறிப்புகள் சோதனைகளின் வடிவமைப்பு கணக்கெடுப்பு முறை அறிகுறியற்ற பகுப்பாய்வு புள்ளியியல் அனுமானம் காரண அனுமான அமைப்புகள் பகுப்பாய்வு