Scientific control
سائنسی کنٹرول ایک تجربہ یا مشاہدہ ہے جو آزاد متغیر کے علاوہ متغیرات کے اثرات کو کم کرنے کے لیے بنایا گیا ہے (یعنی۔ الجھانے والے متغیرات)۔ اس سے نتائج کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے، اکثر کنٹرول پیمائش اور دیگر پیمائشوں کے درمیان موازنہ کے ذریعے۔ سائنسی کنٹرول سائنسی طریقہ کار کا ایک حصہ ہیں۔ کنٹرول شدہ تجربات تجرباتی نتائج کی متبادل وضاحتوں، خاص طور پر تجرباتی غلطیوں اور تجرباتی تعصب کو ختم کرتے ہیں۔ بہت سے کنٹرول کیے جانے والے تجربے کی قسم کے لیے مخصوص ہوتے ہیں، جیسا کہ ایس ڈی ایس-پیج تجربات میں استعمال ہونے والے مالیکیولر مارکر میں ہوتا ہے، اور اس کا مقصد صرف اس بات کو یقینی بنانا ہو سکتا ہے کہ سامان مناسب طریقے سے کام کر رہا ہے۔ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ تجرباتی نتائج درست ہیں (مثال کے طور پر، الجھانے والے متغیرات کی عدم موجودگی) مناسب کنٹرول کا انتخاب اور استعمال بہت مشکل ہو سکتا ہے۔ کنٹرول پیمائش کو دوسرے مقاصد کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے: مثال کے طور پر، سگنل کی عدم موجودگی میں مائیکروفون کے پس منظر کے شور کی پیمائش شور کو سگنل کی بعد کی پیمائش سے گھٹانے کی اجازت دیتی ہے، اس طرح اعلی معیار کا پروسیس شدہ سگنل پیدا ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی محقق ساٹھ لیبارٹریوں کے چوہوں کو تجرباتی مصنوعی مٹھاس کھلاتا ہے اور مشاہدہ کرتا ہے کہ ان میں سے دس بعد میں بیمار ہو جاتے ہیں، تو بنیادی وجہ خود مٹھاس یا کوئی غیر متعلقہ چیز ہو سکتی ہے۔ دیگر متغیرات، جو شاید آسانی سے واضح نہ ہوں، تجرباتی ڈیزائن میں مداخلت کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، مصنوعی مٹھاس کو ڈائلیوٹینٹ کے ساتھ ملایا جا سکتا ہے اور یہ ڈائلیوٹینٹ ہو سکتا ہے جو اثر کا سبب بنتا ہے۔ ڈائلیوٹینٹ کے اثر پر قابو پانے کے لیے، ایک ہی ٹیسٹ دو بار چلایا جاتا ہے ؛ ایک بار ڈائلیوٹینٹ میں مصنوعی مٹھاس کے ساتھ، اور دوسرا بالکل اسی طرح کیا جاتا ہے لیکن صرف ڈائلیوٹینٹ کا استعمال کرتے ہوئے۔ اب یہ تجربہ ڈائلیوٹینٹ کے لیے کنٹرول کیا جاتا ہے اور تجربہ کار میٹھا، ڈائلیوٹینٹ اور غیر علاج کے درمیان فرق کر سکتا ہے۔ کنٹرول اکثر ضروری ہوتے ہیں جہاں ایک پریشان کن عنصر کو آسانی سے بنیادی علاج سے الگ نہیں کیا جا سکتا۔ مثال کے طور پر، کھاد پھیلانے کے لیے ٹریکٹر کا استعمال کرنا ضروری ہو سکتا ہے جہاں کھاد پھیلانے کا کوئی دوسرا قابل عمل طریقہ نہ ہو۔ سب سے آسان حل یہ ہے کہ ایسا علاج کیا جائے جہاں ٹریکٹر کو کھاد پھیلائے بغیر پلاٹوں کے اوپر سے چلایا جائے اور اس طرح ٹریکٹر ٹریفک کے اثرات کو کنٹرول کیا جائے۔ کنٹرول کی سب سے آسان اقسام منفی اور مثبت کنٹرول ہیں، اور دونوں بہت سے مختلف قسم کے تجربات میں پائے جاتے ہیں۔ یہ دونوں کنٹرول، جب دونوں کامیاب ہوتے ہیں، عام طور پر زیادہ تر ممکنہ الجھانے والے متغیرات کو ختم کرنے کے لیے کافی ہوتے ہیں: اس کا مطلب یہ ہے کہ جب منفی نتیجہ متوقع ہوتا ہے تو تجربہ منفی نتیجہ پیدا کرتا ہے، اور جب مثبت نتیجہ متوقع ہوتا ہے تو مثبت نتیجہ پیدا ہوتا ہے۔ دیگر کنٹرول میں گاڑی کے کنٹرول، جعلی کنٹرول اور تقابلی کنٹرول شامل ہیں۔ منفی جہاں صرف دو ممکنہ نتائج ہوتے ہیں، مثلا۔ مثبت یا منفی، اگر علاج گروپ اور منفی کنٹرول دونوں منفی نتیجہ پیدا کرتے ہیں، تو یہ اندازہ لگایا جا سکتا ہے کہ علاج کا کوئی اثر نہیں ہوا۔ اگر علاج گروپ اور منفی کنٹرول دونوں مثبت نتیجہ پیدا کرتے ہیں، تو یہ اندازہ لگایا جا سکتا ہے کہ زیر مطالعہ رجحان میں ایک پریشان کن متغیر شامل ہے، اور مثبت نتائج صرف علاج کی وجہ سے نہیں ہیں۔ دیگر مثالوں میں، نتائج کو لمبائی، وقت، فیصد وغیرہ کے طور پر ماپا جا سکتا ہے۔ منشیات کی جانچ کی مثال میں، ہم ٹھیک ہونے والے مریضوں کے فیصد کی پیمائش کر سکتے ہیں۔ اس صورت میں، علاج کا کوئی اثر نہیں ہونے کا اندازہ لگایا جاتا ہے جب علاج گروپ اور منفی کنٹرول ایک جیسے نتائج پیدا کرتے ہیں۔ پلیسبو اثر کی وجہ سے پلیسبو گروپ میں کچھ بہتری متوقع ہے، اور یہ نتیجہ اس بنیاد کو طے کرتا ہے جس پر علاج کو بہتر ہونا چاہیے۔ یہاں تک کہ اگر علاج کے گروپ میں بہتری نظر آتی ہے، تو اس کا موازنہ پلیسبو گروپ سے کرنے کی ضرورت ہے۔ اگر گروپ ایک ہی اثر دکھاتے ہیں، تو علاج بہتری کے لیے ذمہ دار نہیں تھا (کیونکہ علاج کی عدم موجودگی میں اتنی ہی تعداد میں مریض ٹھیک ہو گئے تھے)۔ علاج صرف اس صورت میں مؤثر ہوتا ہے جب علاج کرنے والا گروپ پلیسبو گروپ سے زیادہ بہتری دکھائے۔ مثبت مثبت کنٹرول اکثر ٹیسٹ کی صداقت کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کسی نئے ٹیسٹ کی بیماری (اس کی حساسیت) کا پتہ لگانے کی صلاحیت کا اندازہ لگانے کے لیے، پھر ہم اس کا موازنہ ایک مختلف ٹیسٹ سے کر سکتے ہیں جو پہلے سے ہی کام کرنے کے لیے جانا جاتا ہے۔ اچھی طرح سے قائم شدہ ٹیسٹ ایک مثبت کنٹرول ہے کیونکہ ہم پہلے سے ہی جانتے ہیں کہ سوال کا جواب (آیا ٹیسٹ کام کرتا ہے) ہاں میں ہے۔ اسی طرح، ایک انزائم کی جانچ میں نکات کے ایک سیٹ میں انزائم کی مقدار کی پیمائش کرنے کے لیے، ایک مثبت کنٹرول ایک جانچ ہوگی جس میں صاف شدہ انزائم کی معلوم مقدار ہوگی (جبکہ منفی کنٹرول میں کوئی انزائم نہیں ہوگا)۔ مثبت کنٹرول سے بڑی مقدار میں انزائم کی سرگرمی ہونی چاہیے، جبکہ منفی کنٹرول سے بہت کم یا کوئی سرگرمی نہیں ہونی چاہیے۔ اگر مثبت کنٹرول متوقع نتیجہ پیدا نہیں کرتا ہے، تو تجرباتی طریقہ کار میں کچھ غلط ہو سکتا ہے، اور تجربہ دہرایا جاتا ہے۔ مشکل یا پیچیدہ تجربات کے لیے، مثبت کنٹرول کا نتیجہ پچھلے تجرباتی نتائج کے مقابلے میں بھی مدد کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر اچھی طرح سے قائم شدہ بیماری کے ٹیسٹ کا وہی اثر ہونا طے کیا گیا تھا جو پچھلے تجربہ کاروں نے پایا تھا، تو اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ تجربہ اسی طرح کیا جا رہا ہے جس طرح پچھلے تجربہ کاروں نے کیا تھا۔ جب ممکن ہو تو، متعدد مثبت کنٹرول استعمال کیے جا سکتے ہیں-اگر ایک سے زیادہ بیماری کے ٹیسٹ ہیں جو موثر ہونے کے لیے جانا جاتا ہے، تو ایک سے زیادہ ٹیسٹ کیے جا سکتے ہیں۔ متعدد مثبت کنٹرول نتائج کے بہتر موازنہ (انشانکن، یا معیاری کاری) کی بھی اجازت دیتے ہیں اگر مثبت کنٹرول سے متوقع نتائج کے سائز مختلف ہوں۔ مثال کے طور پر، اوپر زیر بحث انزائم کی جانچ میں، انزائم کی مختلف مقدار کے ساتھ بہت سے مختلف نمونے بنا کر ایک معیاری منحنی خطوط تیار کیے جا سکتے ہیں۔ بے ترتیب کاری بے ترتیب کاری میں، مختلف تجرباتی علاج حاصل کرنے والے گروپوں کا تصادفی طور پر تعین کیا جاتا ہے۔ اگرچہ یہ اس بات کو یقینی نہیں بناتا کہ گروپوں کے درمیان کوئی اختلافات نہیں ہیں، لیکن یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اختلافات کو یکساں طور پر تقسیم کیا جائے، اس طرح منظم غلطیوں کو درست کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، تجربات میں جہاں فصل کی پیداوار متاثر ہوتی ہے (مثال کے طور پر۔ مٹی کی زرخیزی)، تجربے کو بے ترتیب طور پر منتخب شدہ زمین کے پلاٹوں کو علاج تفویض کرکے کنٹرول کیا جا سکتا ہے۔ یہ پیداوار پر مٹی کی ساخت میں تغیرات کے اثر کو کم کرتا ہے۔ بلائنڈ تجربات بلائنڈنگ معلومات کو روکنے کا عمل ہے جو کسی تجربے کو تعصب کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، شرکاء کو معلوم نہیں ہوگا کہ کس نے فعال علاج حاصل کیا اور کس نے پلیسبو حاصل کیا۔ اگر یہ معلومات آزمائشی شرکاء کے لیے دستیاب ہوتی ہیں، تو مریضوں کو ایک بڑا پلیسبو اثر مل سکتا ہے، محققین اپنی توقعات (مبصر اثر) کو پورا کرنے کے لیے تجربے پر اثر انداز ہو سکتے ہیں، اور تشخیص کرنے والے تصدیق کے تعصب کے تابع ہو سکتے ہیں۔ کسی تجربے کے کسی بھی شریک پر نابینا کو مسلط کیا جا سکتا ہے، بشمول مضامین، محققین، تکنیکی ماہرین، ڈیٹا تجزیہ کار، اور تشخیص کار۔ بعض صورتوں میں، اندھا پن حاصل کرنے کے لیے جعلی سرجری ضروری ہو سکتی ہے۔ کسی تجربے کے دوران، ایک شریک اندھا ہو جاتا ہے اگر وہ اندازہ لگاتا ہے یا دوسری صورت میں ایسی معلومات حاصل کرتا ہے جو ان کے سامنے چھپائی گئی ہو۔ کسی مطالعہ کے اختتام سے پہلے ہونے والی ان بلائنڈنگ تجرباتی غلطی کا ایک ذریعہ ہے، کیونکہ بلائنڈنگ کے ذریعے ختم ہونے والے تعصب کو دوبارہ متعارف کرایا جاتا ہے۔ اندھے تجربات میں ان بلائنڈنگ عام ہے اور اسے ناپا اور رپورٹ کیا جانا چاہیے۔ میٹا ریسرچ نے فارماکولوجیکل ٹرائلز میں ان بلائنڈنگ کی اعلی سطح کا انکشاف کیا ہے۔ خاص طور پر، اینٹی ڈپریسنٹ ٹرائلز ناقص طور پر اندھے ہوتے ہیں۔ رپورٹنگ کے رہنما خطوط تجویز کرتے ہیں کہ تمام مطالعات کا اندازہ لگائیں اور ان بلائنڈنگ رپورٹ کریں۔ عملی طور پر، بہت کم مطالعات اندھے پن کا اندازہ لگاتے ہیں۔ اندھا کرنا سائنسی طریقہ کار کا ایک اہم ذریعہ ہے، اور تحقیق کے بہت سے شعبوں میں استعمال ہوتا ہے۔ کچھ شعبوں میں، جیسے کہ طب، اسے ضروری سمجھا جاتا ہے۔ کلینیکل ریسرچ میں، ایک ایسا ٹرائل جو بلائنڈ ٹرائل نہ ہو اسے اوپن ٹرائل کہا جاتا ہے۔ غلط مثبت اور غلط منفی بھی دیکھیں ایک متغیر کے لیے ڈیزائن کردہ تجربہ کنٹرولنگ جیمز لنڈ نے ایک کنٹرول شدہ تجربے کا استعمال کرتے ہوئے اسکروی کا علاج کیا جسے پہلے کلینیکل ٹرائل کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔ ویٹ لسٹ کنٹرول گروپ حوالہ جات بیرونی روابط سائنسی طریقہ کار تجربات