Randomized experiment
سائنس میں، بے ترتیب تجربات وہ تجربات ہیں جو علاج کے اثرات کے شماریاتی تخمینوں کی سب سے زیادہ وشوسنییتا اور صداقت کی اجازت دیتے ہیں۔ بے ترتیب پر مبنی تخمینہ تجرباتی ڈیزائن اور سروے کے نمونے لینے میں خاص طور پر اہم ہے۔ جائزہ تجربات کے ڈیزائن کے شماریاتی نظریہ میں، بے ترتیب کاری میں علاج کے گروپوں میں تجرباتی اکائیوں کو تصادفی طور پر مختص کرنا شامل ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی تجربہ کسی نئی دوا کا موازنہ کسی معیاری دوا سے کرتا ہے، تو مریضوں کو یا تو نئی دوا یا بے ترتیب کا استعمال کرتے ہوئے معیاری منشیات کے کنٹرول کے لیے مختص کیا جانا چاہیے۔ بے ترتیب تجربہ بے ترتیب نہیں ہے۔ بے ترتیب دیگر عوامل کو برابر کرکے تعصب کو کم کرتا ہے جن کا تجرباتی ڈیزائن میں واضح طور پر حساب نہیں لیا گیا ہے (بڑی تعداد کے قانون کے مطابق)۔ بے ترتیب سازی بھی ناقابل تسخیر ڈیزائن تیار کرتی ہے، جو ماڈل پر مبنی شماریاتی تخمینے میں قیمتی ہیں، خاص طور پر بایسیئن یا امکان پر مبنی۔ تجربات کے ڈیزائن میں، علاج کا موازنہ کرنے کے لیے سب سے آسان ڈیزائن "مکمل طور پر بے ترتیب ڈیزائن" ہے۔ کچھ "بے ترتیب پر پابندی" بلاکنگ اور تجربات کے ساتھ ہو سکتی ہے جن میں مشکل سے تبدیل ہونے والے عوامل ہوتے ہیں۔ بے ترتیب پر اضافی پابندیاں اس وقت ہو سکتی ہیں جب مکمل بے ترتیب کاری ناقابل عمل ہو یا جب منتخب اثرات کے تخمینوں کے تغیر کو کم کرنا مطلوب ہو۔ کلینیکل ٹرائلز میں علاج کی بے ترتیب کاری اخلاقی مسائل پیدا کرتی ہے۔ کچھ معاملات میں، بے ترتیب کاری معالج اور مریض دونوں کے لیے علاج کے اختیارات کو کم کر دیتی ہے، اور اس لیے بے ترتیب کاری کے لیے علاج کے حوالے سے طبی سازوسامان کی ضرورت ہوتی ہے۔ آن لائن بے ترتیب کنٹرول شدہ تجربات ویب سائٹس فیڈ بیک لوپ بنانے کے لیے بے ترتیب کنٹرول شدہ تجربات چلا سکتی ہیں۔ آف لائن تجربے اور آن لائن تجربات کے درمیان کلیدی اختلافات میں شامل ہیں: لاگنگ: صارف کے تعاملات کو قابل اعتماد طریقے سے لاگ کیا جا سکتا ہے۔ صارفین کی تعداد: بڑی سائٹیں، جیسے ایمیزون، بنگ/مائیکروسافٹ، اور گوگل تجربات چلاتے ہیں، جن میں سے ہر ایک کے دس لاکھ سے زیادہ صارفین ہیں۔ ہم آہنگی تجربات کی تعداد: بڑی سائٹس دسیوں اوور لیپنگ، یا ہم آہنگی، تجربات چلاتی ہیں۔ روبوٹ، چاہے وہ درست ذرائع سے ویب کرالر ہوں یا بدنیتی پر مبنی انٹرنیٹ بوٹس۔ کم فیصد سے زیادہ فیصد تک تجربات کو بڑھانے کی صلاحیت۔ رفتار/کارکردگی کا کلیدی میٹرکس پر نمایاں اثر پڑتا ہے۔ تغیر کو کم کرنے کے لیے تجربے سے پہلے کی مدت کو اے/اے ٹیسٹ کے طور پر استعمال کرنے کی صلاحیت۔ ایسا لگتا ہے کہ پرانے عہد نامے کی کتاب دانیال میں ایک کنٹرول شدہ تجربہ تجویز کیا گیا ہے۔ بادشاہ نبوکدنضر نے تجویز پیش کی کہ کچھ اسرائیلی "بادشاہ کی میز سے روزانہ کی مقدار میں کھانا اور شراب" کھائیں۔ ڈینیل نے سبزی خور غذا کو ترجیح دی، لیکن افسر کو خدشہ تھا کہ بادشاہ "آپ کو آپ کی عمر کے دوسرے نوجوانوں سے بدتر نظر آئے گا؟" تب بادشاہ آپ کی وجہ سے میرا سر تھامے گا۔ " اس کے بعد دانیال نے مندرجہ ذیل کنٹرول شدہ تجربے کی تجویز پیش کی: "اپنے نوکروں کو دس دن تک آزمائیں۔ ہمیں کھانے کے لیے سبزیاں اور پینے کے لیے پانی کے سوا کچھ نہ دیں۔ پھر ہماری ظاہری شکل کا موازنہ ان جوانوں سے کریں جو شاہی کھانا کھاتے ہیں اور اپنے نوکروں کے ساتھ وہی سلوک کریں جو آپ دیکھتے ہیں۔ " (دانی ایل 1، 12-13)۔ اٹھارہ سو کی دہائی کے آخر میں سی ایس پیئرس کے بے ترتیب تجربات کی ایجاد کے بعد نفسیات اور تعلیم میں بے ترتیب تجربات کو ادارہ جاتی بنایا گیا۔ نفسیات اور تعلیم سے باہر، بے ترتیب تجربات کو آر اے فشر نے اپنی کتاب شماریاتی طریقوں برائے تحقیقی کارکنوں میں مقبول بنایا، جس نے تجرباتی ڈیزائن کے اضافی اصولوں کو بھی متعارف کرایا۔ شماریاتی تشریح روبن کازل ماڈل بے ترتیب تجربے کو بیان کرنے کا ایک عام طریقہ فراہم کرتا ہے۔ اگرچہ روبن کازل ماڈل کازل پیرامیٹرز (یعنی کسی نتیجے پر بے ترتیب علاج کے اثرات) کی وضاحت کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے، تجربات کا تجزیہ کئی شکلیں لے سکتا ہے۔ ماڈل یہ فرض کرتا ہے کہ مطالعہ میں ہر یونٹ کے لیے دو ممکنہ نتائج ہیں: نتیجہ اگر یونٹ کو علاج ملتا ہے اور نتیجہ اگر یونٹ کو علاج نہیں ملتا ہے۔ ان دو ممکنہ نتائج کے درمیان فرق کو علاج کے اثر کے نام سے جانا جاتا ہے، جو نتائج پر علاج کا وجہ اثر ہے۔ عام طور پر، بے ترتیب تجربات کا تجزیہ اے این او وی اے، طالب علم کا ٹی ٹیسٹ، رجعت تجزیہ، یا اسی طرح کے شماریاتی ٹیسٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ ماڈل ممکنہ الجھن کے عوامل کا بھی سبب بنتا ہے، جو ایسے عوامل ہیں جو علاج اور نتیجہ دونوں کو متاثر کر سکتے ہیں۔ ان الجھانے والے عوامل پر قابو پانے سے، ماڈل اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے کہ کوئی بھی مشاہدہ شدہ علاج کا اثر واقعی وجہ سے ہے نہ کہ صرف دوسرے عوامل کا نتیجہ جو علاج اور نتیجہ دونوں سے وابستہ ہیں۔ روبن کازل ماڈل یہ سمجھنے کے لیے ایک مفید فریم ورک ہے کہ علاج کے وجہ اثر کا اندازہ کیسے لگایا جائے، یہاں تک کہ جب الجھن کے متغیرات موجود ہوں جو نتائج کو متاثر کر سکتے ہیں۔ یہ ماڈل اس بات کی وضاحت کرتا ہے کہ علاج کا وجہ اثر ان نتائج میں فرق ہے جو ہر فرد کے لیے مشاہدہ کیے جاتے اگر وہ علاج حاصل کر چکے ہوتے اور اگر وہ علاج حاصل نہ کر چکے ہوتے۔ عملی طور پر، ایک ہی فرد کے لیے دونوں ممکنہ نتائج کا مشاہدہ کرنا ممکن نہیں ہے، اس لیے تجربے کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے وجہ کے اثر کا اندازہ لگانے کے لیے شماریاتی طریقے استعمال کیے جاتے ہیں۔ تجرباتی ثبوت کہ بے ترتیب کاری بے ترتیب اور غیر بے ترتیب مطالعات کے درمیان تجرباتی طور پر فرق کرتی ہے، اور مناسب اور ناکافی بے ترتیب آزمائشوں کے درمیان پتہ لگانا مشکل رہا ہے۔ اے/بی ٹیسٹنگ الاکیشن چھپانا بے ترتیب تفویض بے ترتیب بلاک ڈیزائن بے ترتیب کنٹرول ٹرائل حوالہ جات تجربات کا ڈیزائن بھی دیکھیں۔