Look-elsewhere effect
سائنسی تجربات کے شماریاتی تجزیے میں کہیں اور نظر آنے کا اثر ایک رجحان ہے جہاں بظاہر شماریاتی طور پر اہم مشاہدہ اصل میں اتفاقی طور پر پیدا ہوا ہو سکتا ہے کیونکہ تلاش کیے جانے والے پیرامیٹر کی جگہ کا سراسر سائز ہے۔ ایک بار جب کسی تجزیے میں کہیں نظر آنے کی غلطی کا امکان تسلیم ہو جاتا ہے، تو اس کی تلافی معیاری ریاضیاتی تکنیکوں کے محتاط استعمال سے کی جا سکتی ہے۔ اعداد و شمار میں زیادہ عام طور پر متعدد موازنہ کے مسئلے کے طور پر جانا جاتا ہے، اس اصطلاح نے 2011 میں لارج ہیڈرون کولائڈر میں ہگس بوسون کی تلاش کے تناظر میں کچھ میڈیا کی توجہ حاصل کی۔ استعمال کریں بہت سے شماریاتی ٹیسٹ پی-ویلیو فراہم کرتے ہیں، یہ امکان کہ دیا ہوا نتیجہ اتفاق سے حاصل کیا جا سکتا ہے، یہ فرض کرتے ہوئے کہ جس مفروضے کو ثابت کرنے کی کوشش کی جا رہی ہے وہ حقیقت میں غلط ہے۔ یہ پوچھتے وقت کہ کیا X Y کو متاثر کرتا ہے؟ "، X میں فرق کرنا اور یہ دیکھنا عام ہے کہ اس کے نتیجے میں Y میں کوئی خاص فرق ہے یا نہیں۔ اگر یہ پی-ویلیو کسی پہلے سے طے شدہ شماریاتی اہمیت کی حد α سے کم ہے، تو نتیجہ کو "اہم" سمجھا جاتا ہے۔ تاہم، اگر کوئی ایک سے زیادہ ٹیسٹ کر رہا ہے ("کہیں اور دیکھ رہا ہے" اگر پہلا ٹیسٹ ناکام ہو جاتا ہے) تو فی این ٹیسٹ میں ایک بار 1/این کی پی ویلیو متوقع ہے۔ مثال کے طور پر، جب کوئی حقیقی اثر نہیں ہوتا ہے، تب بھی پی <0.05 والا واقعہ ہر 20 ٹیسٹ کے لیے اوسطا ایک بار ہوگا۔ اس کی تلافی کے لیے، آپ اپنی حد α کو ٹیسٹ n کی تعداد سے تقسیم کر سکتے ہیں، لہذا جب p <α/n ہو تو نتیجہ اہم ہوتا ہے۔ یا، مساوی طور پر، مشاہدہ شدہ پی ویلیو کو ٹیسٹوں کی تعداد سے ضرب دیں (اہم جب این پی <α)۔ یہ ایک آسان کیس ہے ؛ نمبر n دراصل ٹیسٹوں میں ڈگری آف فریڈم کی تعداد، یا مؤثر طریقے سے آزاد ٹیسٹوں کی تعداد ہے۔ اگر وہ مکمل طور پر آزاد نہیں ہیں، تو یہ تعداد ٹیسٹ کی تعداد سے کم ہو سکتی ہے۔ جب آزاد ٹیسٹ n کی تعداد کو کم سمجھا جاتا ہے کیونکہ ناکام ٹیسٹ شائع نہیں کیے جاتے ہیں تو "اہمیت افراط زر" کا ایک بار بار اثر ہوتا ہے۔ ایک مقالہ زیر غور متبادل مفروضوں کا ذکر کرنے میں ناکام ہو سکتا ہے، یا کوئی نتیجہ پیش نہ کرنے والا مقالہ بالکل بھی شائع نہیں کیا جا سکتا ہے، جس کی وجہ سے شماریاتی آؤٹ لیئرز کا غلبہ جریدوں میں ہوتا ہے۔ مثال 1992 میں ایک سویڈش مطالعہ نے اس بات کا تعین کرنے کی کوشش کی کہ آیا بجلی کی لائنیں کسی قسم کے خراب صحت کے اثرات کا سبب بنتی ہیں یا نہیں۔ محققین نے 25 سال کے عرصے میں ہائی وولٹیج پاور لائنوں کے 300 میٹر کے اندر رہنے والے ہر فرد کا سروے کیا اور 800 سے زیادہ بیماریوں کی شرح میں اعدادوشمار کے لحاظ سے نمایاں اضافے کی تلاش کی۔ مطالعہ سے پتہ چلا کہ بچپن کے لیوکیمیا کے واقعات ان لوگوں میں چار گنا زیادہ تھے جو بجلی کی لائنوں کے قریب رہتے تھے، اور اس نے سویڈش حکومت کی طرف سے کارروائی کے مطالبات کو جنم دیا۔ تاہم، اس نتیجے کے ساتھ مسئلہ یہ تھا کہ وہ کہیں نظر آنے والے اثر کی تلافی کرنے میں ناکام رہے۔ 800 بے ترتیب نمونوں کے کسی بھی مجموعہ میں، امکان ہے کہ کم از کم ایک متوقع قیمت سے کم از کم 3 معیاری انحراف ہوں گے، صرف اتفاق سے۔ اس کے بعد کے مطالعے پاور لائنز اور بچپن کے لیوکیمیا کے درمیان کوئی تعلق ظاہر کرنے میں ناکام رہے، نہ تو وجہ میں اور نہ ہی ارتباط میں۔ بائبل کوڈ کا رجحان عبرانی بائبل کے متن میں چھپے ہوئے مستقبل کے واقعات کی پیش گوئی کرنے والے الفاظ کی غیر معمولی اہم گروہ بندی کو تلاش کرنے کا ارادہ رکھتا ہے جسے غیر متعین حروف کی خام ترتیب کے طور پر لیا جاتا ہے اور مختلف تناسب کے مختلف گرڈوں میں ترتیب دیا جاتا ہے۔ تاہم، جیسا کہ سکیپٹیکل انکوائرر کے ایک مضمون میں دکھایا گیا ہے، یہ مکمل ٹیکسٹ سٹرنگ کو چند سے لے کر سیکڑوں ہزاروں حروف کی چوڑائی میں تقسیم کرکے، بعد کی قطاروں کے لیے چوڑائی کو دہرا کر نمونوں یا گروپنگ کی جانچ کرنے کے لیے بڑی تعداد میں گرڈ تیار کرنے کے مترادف ہے۔ ان بہت سے گرڈوں میں سے ہر ایک کو متن (یا x + 1، x + 2، وغیرہ) میں صوابدیدی x حروف کے وقفوں، آگے یا پیچھے کی طرف چھوڑ کر دلچسپی کے الفاظ کی ایک وسیع رینج کے لیے مزید تلاش کیا جا سکتا ہے۔ )، پیرامیٹرائزڈ امکانات کے بڑے پیمانے پر کراس پروڈکٹ میں، اور دلچسپی کا ایک متعلقہ اتفاق لفظ x + k یا y + k حروف کے من مانی چھوڑ میں کوئی بھی قریبی سٹرنگ ہو سکتا ہے، آگے یا پیچھے، اس طرح کہ تعدد حجم بہت زیادہ ہو جاتے ہیں۔ اس طرح، تصدیق کے تعصب جیسے متعلقہ سوالات کو ایک طرف رکھ کر، یہاں تک کہ اگر پہلے گرڈ میں دلچسپی یا اہمیت کی کوئی گروہ بندی نہیں پائی گئی، اگلے تکرار کو کمپیوٹر کے ذریعے آزمایا جا سکتا ہے اور اسی طرح جب تک کہ "معجزاتی" یا "ناممکن" گروہ بندی آخر کار نہیں پہنچ جاتی۔ یہ عملی طور پر، اپنے آپ کو ایک غیر دلچسپ پوکر ہینڈ سے نمٹنے پر، جو بھی بڑی مقدار میں ضروری ہو اسے جاری رکھنے کے مترادف ہے جب تک کہ کوئی سیدھا فلش، رائل فلش، یا یہاں تک کہ اس طرح کے بہت سے واقعات کو ترتیب میں حاصل نہ کرے، اور اس طرح کے نتیجے کو فعال کرنے کے لیے ڈیک کو متاثر کرے۔ اس طرح اسکپیٹیکل انکوائرر مصنف مبینہ طور پر الہی طور پر متاثر عبرانی ورژن کی جگہ انگریزی زبان کے کنگ جیمز بائبل متن پر ایک ہی سرچ الگورتھم کا اطلاق کرکے، اور پھر 1987 کے ریاستہائے متحدہ کی سپریم کورٹ کے فیصلے ایڈورڈز بمقابلہ ایگیولارڈ کے معمولی اور من مانی مثال کے متن پر بھی یکساں اثرات حاصل کرنے میں کامیاب رہا۔ ایکس کے سی ڈی مزاحیہ "اہم" اس مسئلے کی ایک اچھی افسانوی مثال فراہم کرتا ہے۔ یہ بھی دیکھیں Bonferroni اصلاح ڈیٹا ڈریجنگ قانون واقعی بڑی تعداد کا: نمونے کے سائز کے ساتھ کافی بڑا، کوئی بھی اشتعال انگیز چیز ہونے کا امکان ہے لٹل ووڈ کا قانون: کوئی بھی فرد تقریبا ایک ماہ کی شرح سے ان کے ساتھ "معجزہ" ہونے کی توقع کر سکتا ہے۔ ٹیکساس شارپ شوٹر فالسی متعدد موازنہ کا مسئلہ حوالہ جات بیرونی لنکس XKCD کامک لک-ایلسویر اثر کی عکاسی کرتے ہوئے متعدد موازنہ