Cross-sectional study
طبی تحقیق، سماجی سائنس اور حیاتیات میں، کراس سیکشنل اسٹڈی (جسے کراس سیکشنل تجزیہ، ٹرانسورس اسٹڈی، پھیلاؤ کا مطالعہ بھی کہا جاتا ہے) مشاہداتی مطالعہ کی ایک قسم ہے جو آبادی، یا نمائندہ ذیلی سیٹ سے ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے۔ وقت کے ایک مخصوص مقام پر-یعنی کراس سیکشنل ڈیٹا۔ معاشیات میں، کراس سیکشنل اسٹڈیز میں عام طور پر کراس سیکشنل ریگریشن کا استعمال شامل ہوتا ہے، تاکہ کسی مقررہ وقت پر دلچسپی کے منحصر متغیر پر ایک آزاد متغیر کے وجہ اثرات کے وجود اور شدت کو ترتیب دیا جا سکے۔ وہ ٹائم سیریز کے تجزیے سے مختلف ہیں، جس میں ایک یا زیادہ معاشی مجموعوں کے رویے کا پتہ وقت کے ساتھ لگایا جاتا ہے۔ طبی تحقیق میں، کراس سیکشنل اسٹڈیز کیس کنٹرول اسٹڈیز سے مختلف ہیں جس میں ان کا مقصد زیر مطالعہ پوری آبادی کے بارے میں ڈیٹا فراہم کرنا ہے، جبکہ کیس کنٹرول اسٹڈیز میں عام طور پر صرف ایسے افراد شامل ہوتے ہیں جنہوں نے ایک مخصوص حالت پیدا کی ہو اور ان کا موازنہ باقی آبادی کے مماثل نمونے، اکثر ایک چھوٹی سی اقلیت سے کیا جائے۔ کراس سیکشنل اسٹڈیز وضاحتی مطالعات ہیں (نہ تو طول البلد اور نہ ہی تجرباتی)۔ کیس کنٹرول اسٹڈیز کے برعکس، انہیں نہ صرف مشکلات کے تناسب کو بیان کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، بلکہ پھیلاؤ سے مطلق خطرات اور متعلقہ خطرات (بعض اوقات پھیلاؤ کے خطرے کا تناسب، یا پی آر آر کہا جاتا ہے) کو بھی بیان کیا جا سکتا ہے۔ ان کا استعمال آبادی کی کچھ خصوصیت کو بیان کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ بیماری کا پھیلاؤ، لیکن وجہ اور اثر ثابت نہیں کر سکتے۔ لانگٹیوڈینل اسٹڈیز ایک مدت کے دوران مطالعہ کرنے والی آبادی کے اراکین پر ایک سے زیادہ بار مشاہدات کا سلسلہ بنانے میں دونوں سے مختلف ہیں۔ ہیلتھ کیئر کراس سیکشنل اسٹڈیز میں ایک مقررہ وقت پر جمع کردہ ڈیٹا شامل ہوتا ہے۔ وہ اکثر شدید یا دائمی حالات کے پھیلاؤ کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں، لیکن بیماری کی وجوہات یا مداخلت کے نتائج کے بارے میں سوالات کے جوابات کے لیے استعمال نہیں کیے جا سکتے۔ کراس سیکشنل ڈیٹا کو وجہ کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال نہیں کیا جا سکتا کیونکہ عارضی طور پر معلوم نہیں ہے۔ انہیں مردم شماری کے طور پر بھی بیان کیا جا سکتا ہے۔ کراس سیکشنل اسٹڈیز میں خصوصی ڈیٹا کلیکشن شامل ہو سکتا ہے، بشمول ماضی کے بارے میں سوالات، لیکن وہ اکثر دوسرے مقاصد کے لیے اصل میں جمع کردہ ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں۔ وہ معتدل مہنگے ہوتے ہیں، اور نایاب بیماریوں کے مطالعہ کے لیے موزوں نہیں ہوتے۔ ماضی کے واقعات کو یاد کرنے میں دشواری بھی تعصب کا باعث بن سکتی ہے۔ فوائد معمول کے مطابق جمع کردہ ڈیٹا کا استعمال بڑے کراس سیکشنل مطالعات کو کم یا بغیر کسی خرچ کے کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ وبائی امراض کے مطالعہ کی دیگر شکلوں کے مقابلے میں ایک بڑا فائدہ ہے۔ معمول کے مطابق جمع کیے گئے اعداد و شمار کے سستے کراس سیکشنل مطالعات سے ایک قدرتی پیش رفت تجویز کی گئی ہے جو مفروضوں کی تجویز کرتے ہیں، کیس کنٹرول اسٹڈیز میں ان کی زیادہ خاص طور پر جانچ کرنے کے لیے، پھر کوہورٹ اسٹڈیز اور ٹرائلز کے لیے جو بہت زیادہ خرچ کرتے ہیں اور بہت زیادہ وقت لیتے ہیں، لیکن مضبوط ثبوت دے سکتے ہیں۔ ایک کراس سیکشنل سروے میں، ایک مخصوص گروپ کو یہ دیکھنے کے لیے دیکھا جاتا ہے کہ آیا کوئی سرگرمی، جیسے الکحل کا استعمال، صحت کے اثرات کی تحقیقات سے متعلق ہے، جیسے جگر کا سرسوس۔ اگر الکحل کے استعمال کا تعلق جگر کے سرسوس سے ہے، تو یہ اس مفروضے کی حمایت کرے گا کہ الکحل کا استعمال سرسوس سے منسلک ہو سکتا ہے۔ نقصانات معمول کے اعداد و شمار کو مخصوص سوال کے جواب کے لیے ڈیزائن نہیں کیا جا سکتا ہے۔ معمول کے مطابق جمع کردہ ڈیٹا عام طور پر یہ بیان نہیں کرتا ہے کہ کون سا متغیر وجہ ہے اور کون سا اثر ہے۔ اصل میں دوسرے مقاصد کے لیے جمع کیے گئے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کراس سیکشنل مطالعات اکثر الجھن کے عوامل، دیگر متغیرات پر ڈیٹا شامل کرنے سے قاصر ہوتے ہیں جو تخیلاتی وجہ اور اثر کے درمیان تعلقات کو متاثر کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، صرف موجودہ الکحل کے استعمال اور سرسوس کے اعداد و شمار ماضی میں الکحل کے استعمال، یا دیگر وجوہات کے کردار کو تلاش کرنے کی اجازت نہیں دیں گے۔ کراس سیکشنل مطالعات تعصب کو یاد کرنے کے لیے بہت حساس ہوتے ہیں۔ زیادہ تر کیس کنٹرول اسٹڈیز تمام شرکاء پر خاص طور پر ڈیزائن کردہ ڈیٹا اکٹھا کرتی ہیں، بشمول ڈیٹا فیلڈز جو دلچسپی کے مفروضے کو جانچنے کی اجازت دینے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ تاہم، ان مسائل میں جہاں مضبوط ذاتی جذبات شامل ہو سکتے ہیں، مخصوص سوالات تعصب کا ذریعہ ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ماضی میں شراب کے استعمال کی اطلاع کسی فرد کے ذریعے غلط طریقے سے دی جا سکتی ہے جو اپنے ذاتی احساسات کو کم کرنا چاہتا ہے۔ اس طرح کا تعصب معمول کے مطابق جمع کیے گئے اعداد و شمار میں کم ہو سکتا ہے، یا اگر مشاہدات تیسرے فریق کے ذریعے کیے جاتے ہیں تو مؤثر طریقے سے ختم ہو سکتا ہے، مثال کے طور پر علاقے کے لحاظ سے شراب کے ٹیکس کے ریکارڈ۔ اس کے علاوہ، ہم آہنگی کا اثر بھی ہو سکتا ہے، جس میں سماجی اور ماحولیاتی اثرات میں فرق کو بڑھاپے کی وجہ سے ہونے والی ترقیاتی تبدیلیوں کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ چونکہ اختلافات کا واقع ہونا نسلوں اور نسلی گروہوں کی تقسیم سے مطابقت رکھتا ہے، یعنی، ایک مشترکہ تاریخی واقعہ کا سامنا کرنے والے لوگوں کا ایک گروہ مشترکہ اثر سے متاثر ہوتا ہے، اس لیے واقعہ کا وجہ سے تعلق حاصل کرنا مشکل ہے۔ مجموعی ڈیٹا کراس سیکشنل اسٹڈیز کی کمزوریوں میں انفرادی سطح کا ڈیٹا شامل ہو سکتا ہے (ایک ریکارڈ فی فرد، مثال کے طور پر، قومی صحت کے سروے میں)۔ تاہم، جدید وبائی امراض میں دلچسپی کی پوری آبادی کا سروے کرنا ناممکن ہو سکتا ہے، اس لیے کراس سیکشنل اسٹڈیز میں اکثر دوسرے مقصد کے لیے جمع کیے گئے ڈیٹا کا ثانوی تجزیہ شامل ہوتا ہے۔ ایسے بہت سے معاملات میں، محقق کے لیے کوئی انفرادی ریکارڈ دستیاب نہیں ہوتے ہیں، اور گروپ سطح کی معلومات کا استعمال کیا جانا چاہیے۔ اس طرح کے اعداد و شمار کے بڑے ذرائع اکثر بڑے ادارے ہوتے ہیں جیسے مردم شماری بیورو یا ریاستہائے متحدہ میں بیماریوں کے کنٹرول کے مراکز۔ حالیہ مردم شماری کے اعداد و شمار افراد پر فراہم نہیں کیے گئے ہیں، مثال کے طور پر برطانیہ میں انفرادی مردم شماری کے اعداد و شمار صرف ایک صدی کے بعد جاری کیے جاتے ہیں۔ اس کے بجائے ڈیٹا کو جمع کیا جاتا ہے، عام طور پر انتظامی علاقے کے لحاظ سے۔ مجموعی اعداد و شمار پر مبنی افراد کے بارے میں قیاس آرائیاں ماحولیاتی غلطیوں کی وجہ سے کمزور ہو جاتی ہیں۔ "ایٹمسٹک فالسی" کے ارتکاب کے امکان پر بھی غور کریں جہاں مجموعی گنتی کے بارے میں مفروضے انفرادی سطح کے اعداد و شمار کے جمع ہونے کی بنیاد پر بنائے جاتے ہیں (جیسے کہ کاؤنٹی اوسط کا حساب لگانے کے لیے مردم شماری کے اوسط حصے)۔ مثال کے طور پر، یہ سچ ہو سکتا ہے کہ شہری سطح پر بچوں کی شرح اموات اور خاندانی آمدنی کے درمیان کوئی تعلق نہیں ہے، جبکہ اب بھی یہ سچ ہے کہ انفرادی سطح پر بچوں کی شرح اموات اور خاندانی آمدنی کے درمیان ایک مضبوط تعلق ہے۔ تمام مجموعی اعداد و شمار جامع اثرات سے مشروط ہیں، لہذا جو چیز اہم ہے وہ نہ صرف آمدنی اور بچوں کی اموات کے درمیان انفرادی سطح کا تعلق ہے، بلکہ ہر شہر میں کم، درمیانی اور اعلی آمدنی والے افراد کا تناسب بھی ہے۔ چونکہ کیس کنٹرول اسٹڈیز عام طور پر انفرادی سطح کے ڈیٹا پر مبنی ہوتی ہیں، اس لیے انہیں یہ مسئلہ نہیں ہے۔ معاشیات معاشیات میں، کراس سیکشنل تجزیہ کا فائدہ یہ ہے کہ وقت کے مختلف نکات سے حاصل کردہ ڈیٹا کے استعمال کے مختلف پیچیدہ پہلوؤں سے گریز کیا جاتا ہے، جیسے کہ بقایا جات کا سلسلہ وار ارتباط۔ اس کا یہ فائدہ بھی ہے کہ اعداد و شمار کے تجزیے کو خود اس مفروضے کی ضرورت نہیں ہے کہ متغیرات کے درمیان تعلقات کی نوعیت وقت کے ساتھ مستحکم ہے، حالانکہ یہ احتیاط کی ضرورت کی قیمت پر آتا ہے اگر ایک مدت کے نتائج کو کسی مختلف وقت پر درست ماننا ہے۔ معاشیات میں کراس سیکشنل تجزیہ کی ایک مثال پیسے کی طلب کا رجعت ہے-وہ رقم جو مختلف لوگ انتہائی مائع مالیاتی اثاثوں میں رکھتے ہیں-ایک خاص وقت پر ان کی آمدنی، کل مالی دولت، اور مختلف آبادیاتی عوامل پر۔ ہر ڈیٹا پوائنٹ کسی خاص فرد یا خاندان کے لیے ہوتا ہے، اور رجعت افراد یا خاندانوں کی پوری آبادی سے ایک وقت میں تیار کردہ شماریاتی نمونے پر کی جاتی ہے۔ اس کے برعکس، پیسے کی طلب کا ایک انٹرٹیمپورل تجزیہ وقت کے مختلف نکات میں سے ہر ایک پر پورے ملک کے پیسے کے ذخائر کے اعداد و شمار کا استعمال کرے گا، اور اسے عصری (یا قریب قریب) آمدنی، کل مالی دولت، اور سود کی شرحوں کی کچھ پیمائش پر کم کرے گا۔ کراس سیکشنل مطالعہ کا فائدہ یہ ہے کہ یہ انفرادی اختلافات پر مختلف آبادیاتی عوامل (عمر، مثال کے طور پر) کے اثرات کی تحقیقات کر سکتا ہے۔ لیکن اس کا نقصان یہ ہے کہ یہ پیسے کی طلب پر شرح سود کا اثر نہیں ڈھونڈ سکتا، کیونکہ ایک خاص وقت پر کراس سیکشنل مطالعہ میں تمام مشاہدہ شدہ اکائیوں کو سود کی شرحوں کی ایک ہی موجودہ سطح کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ حوالہ جات کے ذرائع ایپیڈیمولوجی برائے کوگن، روز، اور بارکر، باب 8، "کیس کنٹرول اور کراس سیکشنل اسٹڈیز"، بی ایم جے (برٹش میڈیکل جرنل) پبلشنگ، 1997 ریسرچ میتھڈز نالج بیس بذریعہ ولیم ایم کے ٹروچم، ویب سینٹر فار سوشل ریسرچ میتھڈز، کاپی رائٹ 2006 کراس سیکشنل ڈیزائن بذریعہ مشیل اے سینٹ جرمین بیرونی لنکس اسٹڈی ڈیزائن ٹیوٹوریل کارنیل یونیورسٹی کالج آف ویٹرنری میڈیسن ایپیڈیمولوجی آبزرویشنل اسٹڈی نرسنگ ریسرچ ریاضیاتی اور مقداری طریقے (معاشیات) تحقیقی طریقے سماجی تحقیق