Internal validity
داخلی جواز وہ حد ہے جس تک ثبوت کا ایک ٹکڑا کسی خاص مطالعے کے تناظر میں وجہ اور اثر کے بارے میں دعوے کی حمایت کرتا ہے۔ یہ سائنسی مطالعات کی سب سے اہم خصوصیات میں سے ایک ہے اور عام طور پر شواہد کے بارے میں استدلال میں ایک اہم تصور ہے۔ داخلی جواز کا تعین اس بات سے ہوتا ہے کہ کوئی مطالعہ اپنے نتائج کی متبادل وضاحتوں کو کتنی اچھی طرح سے مسترد کر سکتا ہے (عام طور پر، منظم غلطی یا 'تعصب' کے ذرائع)۔ یہ بیرونی جواز سے متصادم ہے، جس حد تک نتائج دوسرے سیاق و سباق کے بارے میں نتائج کا جواز پیش کر سکتے ہیں (یعنی، جس حد تک نتائج کو عام کیا جا سکتا ہے)۔ اندرونی اور بیرونی دونوں صداقت کو وجہ اشارے کی کوالٹی یا مقداری شکلوں کا استعمال کرتے ہوئے بیان کیا جا سکتا ہے۔ کہا جاتا ہے کہ اگر دو متغیرات کے درمیان وجہ کا تعلق مناسب طریقے سے ظاہر کیا جائے تو قیاسات اندرونی جواز رکھتے ہیں۔ جب تین معیارات کو پورا کیا جاتا ہے تو ایک درست وجہ کا اندازہ لگایا جا سکتا ہے: "وجہ" وقت میں "اثر" سے پہلے ہوتا ہے (عارضی ترجیح)، "وجہ" اور "اثر" ایک ساتھ ہوتے ہیں (ارتقاء)، اور مشاہدہ شدہ ارتقاء کے لیے کوئی قابل فہم متبادل وضاحتیں نہیں ہیں۔ سائنسی تجرباتی ترتیبات میں، محققین اکثر ایک متغیر (آزاد متغیر) کی حالت کو یہ دیکھنے کے لیے تبدیل کرتے ہیں کہ اس کا دوسرے متغیر (منحصر متغیر) پر کیا اثر پڑتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک محقق لوگوں کے مختلف گروہوں کے درمیان کسی خاص دوا کی خوراک میں ہیرا پھیری کر سکتا ہے تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ اس کا صحت پر کیا اثر پڑتا ہے۔ اس مثال میں، محقق ایک وجہ کا اندازہ لگانا چاہتا ہے، یعنی، کہ منشیات کی مختلف خوراکوں کو مشاہدہ شدہ تبدیلیوں یا اختلافات کا ذمہ دار ٹھہرایا جا سکتا ہے۔ جب محقق اعتماد کے ساتھ منحصر متغیر میں مشاہدہ شدہ تبدیلیوں یا اختلافات کو آزاد متغیر سے منسوب کر سکتا ہے (یعنی، جب محقق ان متغیرات کے درمیان تعلق کا مشاہدہ کرتا ہے اور دیگر وضاحتوں یا حریف مفروضوں کو مسترد کر سکتا ہے)، تو وجہ کا تخمینہ اندرونی طور پر درست کہا جاتا ہے۔ تاہم، بہت سے معاملات میں، منحصر متغیر میں پائے جانے والے اثرات کا سائز صرف آزاد متغیر میں تغیرات، اثرات کی پیمائش اور پتہ لگانے کے لیے استعمال ہونے والے آلات اور شماریاتی طریقہ کار کی طاقت، اور شماریاتی طریقوں کے انتخاب پر منحصر نہیں ہو سکتا ہے (دیکھیں: شماریاتی نتیجہ درست)۔ بلکہ، بے قابو (یا بے قابو) متعدد متغیرات یا حالات اضافی یا متبادل وضاحتوں کا باعث بن سکتے ہیں (a) پائے جانے والے اثرات کے لیے اور/یا (b) پائے جانے والے اثرات کی شدت کے لیے۔ لہذا اندرونی توثیق، دونوں یا دونوں کے مقابلے میں زیادہ ڈگری کا معاملہ ہے، اور یہی وجہ ہے کہ حقیقی تجربات کے علاوہ دیگر تحقیقی ڈیزائن بھی اعلی درجے کی اندرونی توثیق کے ساتھ نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ اعلی درجے کی داخلی صداقت کے ساتھ نتائج کی اجازت دینے کے لیے، مطالعہ کے ڈیزائن کے دوران احتیاطی تدابیر اختیار کی جا سکتی ہیں۔ تھمب کے اصول کے طور پر، آزاد متغیر کی براہ راست ہیرا پھیری پر مبنی نتائج بغیر ہیرا پھیری کے مشاہدہ کردہ ایسوسی ایشن پر مبنی نتائج سے زیادہ اندرونی جواز کی اجازت دیتے ہیں۔ صرف اندرونی جواز پر غور کرتے وقت، انتہائی کنٹرول شدہ حقیقی تجرباتی ڈیزائن (یعنی۔ بے ترتیب انتخاب کے ساتھ، کنٹرول یا تجرباتی گروپوں، قابل اعتماد آلات، قابل اعتماد ہیرا پھیری کے عمل، اور الجھن کے عوامل کے خلاف حفاظتی اقدامات) کو بے ترتیب تفویض سائنسی تحقیق کا "گولڈ اسٹینڈرڈ" ہو سکتا ہے۔ تاہم، اندرونی جواز کو بڑھانے کے لیے استعمال ہونے والے طریقے ہی نتائج کی عمومی یا بیرونی جواز کو بھی محدود کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، چڑیا گھر میں جانوروں کے رویے کا مطالعہ کرنے سے اس تناظر میں درست وجہ کے نتائج اخذ کرنا آسان ہو سکتا ہے، لیکن یہ نتائج جنگلی جانوروں کے رویے کو عام نہیں کر سکتے ہیں۔ عام طور پر، لیبارٹری میں ایک عام تجربہ، جو کسی خاص عمل کا مطالعہ کرتا ہے، بہت سے متغیرات کو چھوڑ سکتا ہے جو عام طور پر فطرت میں اس عمل کو مضبوطی سے متاثر کرتے ہیں۔ داخلی جواز کے لیے ان میں سے آٹھ خطرات کو یاد کرنے کے لیے، یادداشت کا مخفف، یہ ایم ای ایس ایس استعمال کریں، جس کا مطلب ہے: جانچ، تاریخ، آلات کی تبدیلی، اوسط کی طرف شماریاتی رجعت، پختگی، تجرباتی اموات، انتخاب، اور سلیکشن انٹرایکشن۔ مبہم عارضی ترجیح جب یہ معلوم نہیں ہوتا ہے کہ کون سا متغیر پہلے تبدیل ہوا، تو اس بات کا تعین کرنا مشکل ہو سکتا ہے کہ کون سا متغیر وجہ ہے اور کون سا اثر ہے۔ الجھن کا سبب بننے والے نتائج کی صداقت کے لیے ایک بڑا خطرہ الجھن کا باعث ہے: منحصر متغیر میں تبدیلیوں کو تیسرے متغیر میں تغیرات سے منسوب کیا جا سکتا ہے جو ہیرا پھیری والے متغیر سے متعلق ہے۔ جہاں جعلی تعلقات کو مسترد نہیں کیا جا سکتا، اصل وجہ کے مفروضے کے حریف مفروضے تیار کیے جا سکتے ہیں۔ سلیکشن بائیس سے مراد یہ مسئلہ ہے کہ، پری ٹیسٹ میں، گروپوں کے درمیان اختلافات موجود ہوتے ہیں جو آزاد متغیر کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں اور اس طرح مشاہدہ شدہ نتائج کے لیے 'ذمہ دار' ہو سکتے ہیں۔ محققین اور شرکاء تجربے میں بے شمار خصوصیات لاتے ہیں، جن میں سے کچھ سیکھی ہوئی ہیں اور دیگر موروثی ہیں۔ مثال کے طور پر، جنس، وزن، بال، آنکھ اور جلد کا رنگ، شخصیت، ذہنی صلاحیتیں، اور جسمانی صلاحیتیں، بلکہ حوصلہ افزائی یا حصہ لینے کی آمادگی جیسے رویے بھی۔ تحقیقی مطالعہ کے انتخاب کے مرحلے کے دوران، اگر ٹیسٹ کے مضامین کی غیر مساوی تعداد میں اسی طرح کے موضوع سے متعلق متغیرات ہیں تو اندرونی جواز کے لیے خطرہ ہے۔ مثال کے طور پر، ایک محقق نے دو ٹیسٹ گروپ بنائے، تجرباتی اور کنٹرول گروپ۔ دونوں گروپوں میں مضامین آزاد متغیر کے حوالے سے یکساں نہیں ہیں لیکن موضوع سے متعلق متغیرات میں سے ایک یا زیادہ میں یکساں ہیں۔ خود انتخاب کا منحصر متغیر کی تشریحی طاقت پر بھی منفی اثر پڑتا ہے۔ یہ اکثر آن لائن سروے میں ہوتا ہے جہاں مخصوص آبادی کے افراد دیگر آبادی کے مقابلے میں زیادہ شرحوں پر ٹیسٹ کا انتخاب کرتے ہیں۔ مطالعہ/تجربے سے باہر یا منحصر متغیر کے بار بار اقدامات کے درمیان ہونے والے واقعات تجرباتی طریقہ کار پر شرکاء کے ردعمل کو متاثر کر سکتے ہیں۔ اکثر، یہ بڑے پیمانے کے واقعات ہوتے ہیں (قدرتی آفت، سیاسی تبدیلی وغیرہ)۔ یہ شرکاء کے رویوں اور طرز عمل کو اس طرح متاثر کرتا ہے کہ اس بات کا تعین کرنا ناممکن ہو جاتا ہے کہ آیا منحصر اقدامات میں کوئی تبدیلی آزاد متغیر، یا تاریخی واقعہ کی وجہ سے ہے۔ تجربے کے دوران یا پیمائش کے درمیان بھی پختگی کے مضامین بدل جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر، چھوٹے بچے بالغ ہو سکتے ہیں اور جیسے جیسے وہ بڑے ہوتے ہیں ان کی توجہ مرکوز کرنے کی صلاحیت بدل سکتی ہے۔ دونوں مستقل تبدیلیاں، جیسے جسمانی نشوونما اور تھکاوٹ جیسی عارضی تبدیلیاں، "فطری" متبادل وضاحتیں فراہم کرتی ہیں ؛ اس طرح، وہ آزاد متغیر پر کسی موضوع کے رد عمل کے انداز کو تبدیل کر سکتی ہیں۔ لہذا مطالعہ کی تکمیل پر، محقق اس بات کا تعین کرنے کے قابل نہیں ہوسکتا ہے کہ آیا تضاد کی وجہ وقت کی وجہ سے ہے یا آزاد متغیر کی وجہ سے۔ بار بار جانچ (جسے جانچ کے اثرات بھی کہا جاتا ہے) شرکاء کی بار بار پیمائش تعصب کا باعث بن سکتی ہے۔ شرکاء صحیح جوابات کو یاد رکھ سکتے ہیں یا یہ جاننے کے لیے مشروط ہو سکتے ہیں کہ ان کا ٹیسٹ کیا جا رہا ہے۔ بار بار (ایک ہی یا اسی طرح کے) انٹیلی جنس ٹیسٹ لینے سے عام طور پر فائدہ ہوتا ہے، لیکن یہ نتیجہ اخذ کرنے کے بجائے کہ بنیادی مہارتیں اچھے کے لیے بدل گئی ہیں، اندرونی جواز کے لیے یہ خطرہ ایک اچھا حریف مفروضہ فراہم کرتا ہے۔ انسٹرومنٹ چینج (انسٹرومینٹلٹی) جانچ کے عمل کے دوران استعمال ہونے والا آلہ تجربے کو تبدیل کر سکتا ہے۔ اس سے یہ بھی مراد ہے کہ مبصرین زیادہ مرتکز یا بنیادی ہوتے ہیں، یا غیر شعوری طور پر ان معیارات کو تبدیل کر دیتے ہیں جو وہ فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ یہ مختلف اوقات میں دی گئی خود رپورٹ کے اقدامات کے ساتھ بھی ایک مسئلہ ہو سکتا ہے۔ اس صورت میں، پس منظر کی جانچ کے استعمال کے ذریعے اثر کو کم کیا جا سکتا ہے۔ اگر آلات میں کوئی تبدیلی آتی ہے تو، مرکزی نتیجے کی اندرونی صداقت متاثر ہوتی ہے، کیونکہ متبادل وضاحتیں آسانی سے دستیاب ہوتی ہیں۔ اوسط کی طرف رجعت اس قسم کی غلطی اس وقت ہوتی ہے جب مضامین کا انتخاب ٹیسٹ کے دوران انتہائی اسکور (اوسط سے بہت دور) کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، جب پڑھنے کے بدترین اسکور والے بچوں کو پڑھنے کے کورس میں حصہ لینے کے لیے منتخب کیا جاتا ہے، تو کورس کے اختتام پر بہتری اوسط کی طرف رجعت کی وجہ سے ہو سکتی ہے نہ کہ کورس کی تاثیر کی وجہ سے۔ اگر کورس شروع ہونے سے پہلے بچوں کا دوبارہ ٹیسٹ کیا جاتا تو وہ ممکنہ طور پر ویسے بھی بہتر نمبر حاصل کر لیتے۔ اسی طرح، انفرادی اسکور پر انتہائی آؤٹ لیئر ٹیسٹنگ کی ایک مثال میں پکڑے جانے کا زیادہ امکان ہے لیکن بار بار ٹیسٹنگ کے ساتھ ممکنہ طور پر زیادہ عام تقسیم میں تبدیل ہو جائیں گے۔ اموات/تفریق کشیدگی یہ غلطی اس وقت ہوتی ہے جب صرف ان شرکاء کی بنیاد پر نتائج اخذ کیے جاتے ہیں جنہوں نے شروع سے آخر تک حصہ لیا ہو۔ تاہم، ہوسکتا ہے کہ شرکاء نے تکمیل سے پہلے ہی مطالعہ چھوڑ دیا ہو، اور شاید مطالعہ یا پروگرام یا خود تجربے کی وجہ سے بھی۔ مثال کے طور پر، ٹیسٹ کے بعد تمباکو نوشی چھوڑنے والے گروپ کے اراکین کا فیصد کنٹرول گروپ کے مقابلے میں تمباکو نوشی چھوڑنے کا تربیتی پروگرام حاصل کرنے والے گروپ میں بہت زیادہ پایا گیا۔ تاہم تجرباتی گروپ میں صرف 60 فیصد نے پروگرام مکمل کیا ہے۔ اگر یہ کشیدگی منظم طریقے سے مطالعہ کی کسی بھی خصوصیت سے متعلق ہے، آزاد متغیر کی انتظامیہ، آلات، یا اگر چھوڑنا گروپوں کے درمیان متعلقہ تعصب کا باعث بنتا ہے، تو متبادل وضاحتوں کا ایک پورا طبقہ ممکن ہے جو مشاہدہ شدہ اختلافات کا سبب بنتا ہے۔ انتخاب-پختگی تعامل یہ اس وقت ہوتا ہے جب موضوع سے متعلق متغیرات، بالوں کا رنگ، جلد کا رنگ وغیرہ، اور وقت سے متعلق متغیرات، عمر، جسمانی سائز وغیرہ تعامل کرتے ہیں۔ اگر دونوں گروپوں کے درمیان جانچ کے درمیان کوئی تضاد پیدا ہوتا ہے، تو یہ تضاد عمر کے زمروں میں عمر کے فرق کی وجہ سے ہو سکتا ہے۔ پھیلاؤ اگر علاج کے اثرات علاج کے گروپوں سے کنٹرول گروپوں میں پھیلتے ہیں، تو تجرباتی اور کنٹرول گروپوں کے درمیان فرق کی کمی دیکھی جا سکتی ہے۔ تاہم، اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ آزاد متغیر کا کوئی اثر نہیں ہے یا منحصر اور آزاد متغیر کے درمیان کوئی تعلق نہیں ہے۔ معاوضے کی دشمنی/ناراضگی سے حوصلہ شکنی کنٹرول گروپوں میں طرز عمل مطالعہ کے نتیجے میں تبدیل ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، کنٹرول گروپ کے ممبران یہ دیکھنے کے لیے اضافی محنت کر سکتے ہیں کہ تجرباتی گروپ کی متوقع برتری کا مظاہرہ نہ ہو۔ ایک بار پھر، اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ آزاد متغیر نے کوئی اثر پیدا نہیں کیا یا یہ کہ منحصر اور آزاد متغیر کے درمیان کوئی تعلق نہیں ہے۔ اس کے برعکس، منحصر متغیر میں تبدیلیاں صرف ایک حوصلہ شکنی کنٹرول گروپ کی وجہ سے متاثر ہو سکتی ہیں، کم محنت یا حوصلہ افزائی، آزاد متغیر کی وجہ سے نہیں۔ تجرباتی تعصب اس وقت ہوتا ہے جب وہ افراد جو تجربہ کر رہے ہوتے ہیں نادانستہ طور پر کنٹرول اور تجرباتی گروپوں کے ممبروں کے ساتھ غیر شعوری طور پر مختلف طریقوں سے برتاؤ کرکے نتائج کو متاثر کرتے ہیں۔ ڈبل بلائنڈ اسٹڈی ڈیزائن کے استعمال کے ذریعے تجرباتی تعصب کے امکان کو ختم کرنا ممکن ہے، جس میں تجربہ کار اس حالت سے واقف نہیں ہوتا ہے جس سے شریک کا تعلق ہے۔ باہمی-اندرونی-توثیق کا مسئلہ ایسے تجربات جن کی اعلی اندرونی توثیق ہوتی ہے وہ ایسے مظاہر اور نتائج پیدا کر سکتے ہیں جن کی حقیقی زندگی میں کوئی مطابقت نہیں ہے، جس کے نتیجے میں باہمی-اندرونی-توثیق کا مسئلہ پیدا ہوتا ہے۔ یہ اس وقت پیدا ہوتا ہے جب محققین نظریات تیار کرنے کے لیے تجرباتی نتائج کا استعمال کرتے ہیں اور پھر ان نظریات کو نظریہ جانچ کے تجربات کو ڈیزائن کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ تجربات اور نظریات کے درمیان یہ باہمی ردعمل ایسے نظریات کا باعث بن سکتا ہے جو صرف مظاہر کی وضاحت کرتے ہیں اور مصنوعی لیبارٹری کی ترتیبات میں نتائج دیتے ہیں لیکن حقیقی زندگی میں نہیں۔ یہ بھی دیکھیں کہ تمام ماڈلز غلط ہیں مواد کی توثیق ماحولیاتی توثیق کی تعمیر بیرونی توثیق مضبوطی شماریاتی نتیجہ کی توثیق اعداد و شمار میں اعداد و شمار کے ماڈل کی توثیق حوالہ جات بیرونی لنکس اندرونی توثیق (سماجی تحقیقی طریقے) وجہ سے تشخیص کی توثیق (اعداد و شمار)