Confounding
کازل انفریشن میں، کنفاؤنڈر (کنفاؤنڈنگ متغیر، کنفاؤنڈنگ فیکٹر، ایکسٹرینیوس ڈیٹرمیننٹ یا لورکنگ متغیر بھی) ایک متغیر ہے جو منحصر متغیر اور آزاد متغیر دونوں کو متاثر کرتا ہے، جس کی وجہ سے جعلی ایسوسی ایشن ہوتی ہے۔ الجھن ایک وجہ تصور ہے، اور اس طرح، ارتباط یا ایسوسی ایشن کے لحاظ سے بیان نہیں کیا جا سکتا۔ کنفاؤنڈرز کا وجود ایک اہم مقداری وضاحت ہے کہ ارتباط کا مطلب وجہ کیوں نہیں ہے۔ کچھ اشارے واضح طور پر کسی نظام کے عناصر کے درمیان وجہ تعلقات میں کنفاؤنڈرز کے وجود، ممکنہ وجود، یا عدم وجود کی نشاندہی کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ الجھن اندرونی صداقت کے لیے خطرہ ہیں۔ ڈیفینیشن کنفاؤنڈنگ کی تعریف ڈیٹا جنریٹنگ ماڈل کے لحاظ سے کی گئی ہے۔ فرض کریں کہ X کچھ آزاد متغیر اور Y کچھ منحصر متغیر ہے۔ Y پر X کے اثر کا اندازہ لگانے کے لیے، شماریات دان کو بیرونی متغیرات کے اثرات کو دبانا چاہیے جو X اور Y دونوں کو متاثر کرتے ہیں۔ ہم کہتے ہیں کہ جب بھی Z وجہ سے X اور Y دونوں کو متاثر کرتا ہے تو X اور Y کسی دوسرے متغیر Z سے الجھ جاتے ہیں۔ فرض کریں کہ فرضی مداخلت X = x کے تحت واقعہ Y = y کا امکان ہے۔ X اور Y صرف اس صورت میں الجھن میں نہیں پڑتے جب مندرجہ ذیل ہو: تمام اقدار X = x اور Y = y کے لیے، X = x کو دیکھنے پر مشروط امکان کہاں ہے۔ بدیہی طور پر، یہ مساوات بتاتی ہے کہ X اور Y الجھن میں نہیں پڑتے جب بھی ان کے درمیان مشاہداتی طور پر دیکھا جانے والا تعلق اسی ایسوسی ایشن کے جیسا ہوتا ہے جس کی پیمائش ایک کنٹرول شدہ تجربے میں کی جاتی ہے، جس میں x بے ترتیب ہوتا ہے۔ اصولی طور پر، تعریفی مساوات کی تصدیق ڈیٹا جنریٹنگ ماڈل سے کی جا سکتی ہے، یہ فرض کرتے ہوئے کہ ہمارے پاس ماڈل سے وابستہ تمام مساوات اور امکانات ہیں۔ یہ ایک مداخلت کی تقلید کرکے کیا جاتا ہے (بایسیئن نیٹ ورک دیکھیں) اور یہ جانچ کر کے کہ آیا Y کا نتیجہ خیز امکان مشروط امکان کے برابر ہے یا نہیں۔ تاہم، یہ پتہ چلتا ہے کہ مساوات کی تصدیق کے لیے صرف گراف کا ڈھانچہ ہی کافی ہے۔ آبادی کے اعداد و شمار سے منشیات X کی تاثیر کا اندازہ لگانے کی کوشش کرنے والے محقق پر غور کریں، جس میں منشیات کا استعمال مریض کا انتخاب تھا۔ اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ صنف (Z) مریض کے منشیات کے انتخاب کے ساتھ ساتھ ان کی بازیابی کے امکانات (Y) کو بھی متاثر کرتی ہے۔ اس منظر نامے میں، صنف Z، X اور Y کے درمیان تعلق کو الجھاتا ہے کیونکہ Z، X اور Y دونوں کی وجہ ہے: ہمارے پاس ایسا اس لیے ہے کیونکہ مشاہداتی مقدار میں X اور Z کے درمیان ارتباط کے بارے میں معلومات ہوتی ہیں، اور مداخلت کی مقدار نہیں ہوتی ہے (چونکہ X بے ترتیب تجربے میں Z کے ساتھ مربوط نہیں ہے)۔ یہ دکھایا جا سکتا ہے کہ، ایسے معاملات میں جہاں صرف مشاہداتی اعداد و شمار دستیاب ہوں، مطلوبہ مقدار کا غیر جانبدارانہ تخمینہ، تمام الجھانے والے عوامل کے لیے "ایڈجسٹ" کر کے حاصل کیا جا سکتا ہے، یعنی ان کی مختلف اقدار پر کنڈیشنگ اور نتیجہ کی اوسط۔ سنگل کنفاؤنڈر Z کے معاملے میں، یہ "ایڈجسٹمنٹ فارمولا" کی طرف لے جاتا ہے: جو Y پر X کے وجہ اثر کا غیر جانبدار تخمینہ دیتا ہے۔ ایک ہی ایڈجسٹمنٹ فارمولا اس وقت کام کرتا ہے جب متعدد کنفاؤنڈرز ہوتے ہیں سوائے اس معاملے میں، متغیرات کے ایک سیٹ Z کا انتخاب جو غیر جانبدارانہ تخمینوں کی ضمانت دے گا احتیاط کے ساتھ کیا جانا چاہیے۔ متغیرات کے مناسب انتخاب کے معیار کو بیک ڈور کہا جاتا ہے اور اس کے لیے ضروری ہے کہ منتخب کردہ سیٹ Z X اور Y کے درمیان ہر راستے کو "بلاک" (یا روکتا ہے) کرے جس میں X میں تیر ہو۔ اس طرح کے سیٹوں کو "بیک ڈور قابل قبول" کہا جاتا ہے اور اس میں ایسے متغیرات شامل ہو سکتے ہیں جو X اور Y کی عام وجوہات نہیں ہیں، بلکہ محض اس کے پراکسی ہیں۔ منشیات کے استعمال کی مثال پر واپس آتے ہوئے، چونکہ زیڈ بیک ڈور کی ضرورت کی تعمیل کرتا ہے (یعنی، یہ بیک ڈور کے راستے کو روکتا ہے)، بیک ڈور ایڈجسٹمنٹ فارمولا درست ہے: اس طرح معالج مشاہداتی مطالعات سے منشیات کے انتظام کے ممکنہ اثر کی پیش گوئی کر سکتا ہے جس میں مساوات کے دائیں طرف ظاہر ہونے والے مشروط امکانات کا اندازہ رجعت کے ذریعے کیا جا سکتا ہے۔ عام عقائد کے برعکس، ایڈجسٹمنٹ سیٹ Z میں کوویریٹس کو شامل کرنے سے تعصب متعارف ہو سکتا ہے۔ ایک عام جوابی مثال اس وقت ہوتی ہے جب Z X اور Y کا مشترکہ اثر ہوتا ہے، ایک ایسا معاملہ جس میں Z الجھن پیدا کرنے والا نہیں ہے (یعنی، کال سیٹ بیک ڈور قابل قبول ہے) اور Z کے لیے ایڈجسٹ کرنے سے تعصب پیدا ہوتا ہے جسے "کولائڈر بائیس" یا "برکسن کا پیراڈوکس" کہا جاتا ہے۔ وہ کنٹرول جو اچھے کنفاؤنڈر نہیں ہوتے ہیں بعض اوقات انہیں خراب کنٹرول کہا جاتا ہے۔ عام طور پر، کنفاؤنڈنگ کو ایڈجسٹمنٹ کے ذریعے کنٹرول کیا جا سکتا ہے اگر اور صرف اس صورت میں جب مشاہدہ شدہ کوویریائٹس کا ایک مجموعہ موجود ہو جو پچھلے دروازے کی حالت کو مطمئن کرتا ہے۔ مزید برآں، اگر Z ایسا سیٹ ہے، تو Eq کا ایڈجسٹمنٹ فارمولا۔ (3) درست ہے۔ پرل کا ڈو کیلکولس تمام ممکنہ حالات فراہم کرتا ہے جن کے تحت اندازہ لگایا جا سکتا ہے، ضروری نہیں کہ ایڈجسٹمنٹ کے ذریعے۔ مورابیا (2011) کے مطابق، لفظ کنفاؤنڈنگ قرون وسطی کے لاطینی فعل "کنفنڈیر" سے ماخوذ ہے، جس کا مطلب ہے "اختلاط"، اور شاید اس الجھن کی نمائندگی کرنے کے لیے منتخب کیا گیا تھا (لاطینی سے: کون = + فیوسس = مکس یا فیوز کے ساتھ) جس وجہ سے کوئی اندازہ لگانا چاہتا ہے اور دیگر وجوہات جو نتائج کو متاثر کر سکتی ہیں اور اس طرح الجھن میں پڑ سکتی ہیں، یا مطلوبہ تشخیص کی راہ میں حائل ہو سکتی ہیں۔ گرین لینڈ، روبنز اور پرل نے 1843 میں جان اسٹیورٹ مل کے ذریعہ وجہ کے تخمینے میں "الجھن" کی اصطلاح کے ابتدائی استعمال کو نوٹ کیا۔ فشر نے اپنی 1935 کی کتاب "دی ڈیزائن آف ایکسپیریمنٹس" میں لفظ "کنفاؤنڈنگ" متعارف کرایا تاکہ خاص طور پر ایک فیکٹوریئل تجربے میں علاج کے امتزاج کے سیٹ کو بلاک کرنے (یعنی پارٹیشننگ) کے نتیجے کا حوالہ دیا جا سکے، جس کے تحت بعض تعاملات کو "بلاکس کے ساتھ کنفاؤنڈ" کیا جا سکتا ہے۔ اس نے اعداد و شمار میں الجھن کے تصور کو مقبول بنایا، حالانکہ فشر کا تعلق تجرباتی اکائیوں میں متنوعیت پر قابو پانے سے تھا، نہ کہ وجہ کے تخمینے سے۔ وینڈن بروک (2004) کے مطابق یہ کش ہی تھا جس نے مشاہداتی مطالعے میں دو یا دو سے زیادہ گروہوں (مثال کے طور پر بے نقاب اور بے نقاب) کی "عدم موازنہ" کے معنی میں "الجھن" کا لفظ استعمال کیا۔ رسمی حالات جو کچھ گروہوں کو "موازنہ" اور دیگر کو "بے مثال" بناتے ہیں، بعد میں گرین لینڈ اور روبنز (1986) کے ذریعہ وبائی امراض میں نیمین (1935) اور روبن (1974) کی متضاد زبان کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیے گئے۔ بعد میں ان کی تکمیل گرافیکل معیار جیسے کہ بیک ڈور کنڈیشن (پرل 1993 ؛ گرین لینڈ، رابنز اور پرل 1999) کے ذریعے کی گئی۔ گرافیکل معیار کو باضابطہ طور پر متضاد تعریف کے مساوی لیکن عمل کے نمونوں پر انحصار کرنے والے محققین کے لیے زیادہ شفاف دکھایا گیا۔ اقسام انسانی صحت کے لیے خطرے کی شدت اور نوعیت کا جائزہ لینے والے خطرے کے جائزوں کی صورت میں، کسی خاص خطرے جیسے کہ فوڈ ایڈیٹیو، کیڑے مار دوا، یا نئی دوا کے اثر کو الگ کرنے کے لیے الجھن پر قابو رکھنا ضروری ہے۔ ممکنہ تعلیم کے لیے، ایک ہی پس منظر (عمر، غذا، تعلیم، جغرافیہ وغیرہ) کے رضاکاروں کی بھرتی اور اسکریننگ کرنا مشکل ہے۔ )، اور تاریخی مطالعات میں، اسی طرح کی تغیر پذیری ہو سکتی ہے۔ رضاکاروں اور انسانی مطالعات کی تغیر پذیری پر قابو پانے میں ناکامی کی وجہ سے، الجھن پیدا کرنا ایک خاص چیلنج ہے۔ ان وجوہات کی بناء پر، تجربات الجھن کی زیادہ تر شکلوں سے بچنے کا ایک طریقہ پیش کرتے ہیں۔ کچھ مضامین میں، کنفاؤنڈنگ کو مختلف اقسام میں درجہ بند کیا جاتا ہے۔ وبائی امراض میں، ایک قسم "اشارے سے الجھانا" ہے، جو مشاہداتی مطالعات سے الجھانے سے متعلق ہے۔ چونکہ پیشن گوئی کے عوامل علاج کے فیصلوں (اور علاج کے اثرات کے تعصب کے تخمینوں) کو متاثر کر سکتے ہیں، معروف پیشن گوئی کے عوامل پر قابو پانے سے اس مسئلے کو کم کیا جا سکتا ہے، لیکن یہ ہمیشہ ممکن ہے کہ کوئی فراموش شدہ یا نامعلوم عنصر شامل نہ ہو یا وہ عوامل پیچیدہ طور پر تعامل کریں۔ اشارے کے لحاظ سے الجھن کو مشاہداتی مطالعات کی سب سے اہم حد قرار دیا گیا ہے۔ بے ترتیب تفویض کی وجہ سے اشارے کے ذریعے الجھانے سے بے ترتیب آزمائش متاثر نہیں ہوتی ہیں۔ الجھن زدہ متغیرات کو ان کے ماخذ کے مطابق بھی درجہ بند کیا جا سکتا ہے۔ پیمائش کے آلے کا انتخاب (آپریشنل کنفاؤنڈ)، حالات کی خصوصیات (طرز عمل کی کنفاؤنڈ)، یا بین انفرادی اختلافات (شخص کنفاؤنڈ)۔ تجرباتی اور غیر تجرباتی تحقیقی ڈیزائن دونوں میں آپریشنل کنفاؤنڈنگ ہو سکتی ہے۔ اس قسم کی الجھن اس وقت ہوتی ہے جب کسی خاص تعمیر کا اندازہ لگانے کے لیے بنائی گئی پیمائش نادانستہ طور پر کسی اور چیز کی بھی پیمائش کرتی ہے۔ طریقہ کار کی الجھن لیبارٹری کے تجربے یا نیم تجربے میں ہو سکتی ہے۔ اس قسم کی الجھن اس وقت ہوتی ہے جب محقق غلطی سے دوسرے متغیر کو ہیرا پھیری والے آزاد متغیر کے ساتھ تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ایک شخص کو الجھانا اس وقت ہوتا ہے جب اکائیوں کے دو یا زیادہ گروہوں کا ایک ساتھ تجزیہ کیا جاتا ہے (مثال کے طور پر، مختلف پیشوں سے تعلق رکھنے والے کارکنان)، ایک یا زیادہ دیگر (مشاہدہ شدہ یا غیر مشاہدہ شدہ) خصوصیات (مثال کے طور پر، جنس) کے مطابق مختلف ہونے کے باوجود۔ مثال کے طور پر مان لیں کہ کوئی پیدائشی ترتیب (پہلا بچہ، دوسرا بچہ، وغیرہ) کے درمیان تعلق کا مطالعہ کر رہا ہے۔ اور بچے میں ڈاؤن سنڈروم کی موجودگی۔ اس منظر نامے میں، زچگی کی عمر ایک الجھانے والا متغیر ہوگا: بچے میں زیادہ زچگی کی عمر کا براہ راست تعلق ڈاؤن سنڈروم سے ہوتا ہے۔ زیادہ زچگی کی عمر کا براہ راست تعلق ڈاؤن سنڈروم سے ہوتا ہے، قطع نظر پیدائشی ترتیب سے (ایک ماں جس کا پہلا اور تیسرا بچہ 50 سال کی عمر میں ہوتا ہے وہی خطرہ ہوتا ہے) زچگی کی عمر کا براہ راست تعلق پیدائشی ترتیب سے ہوتا ہے (دوسرا بچہ، سوائے جڑواں بچوں کے معاملے میں، اس وقت پیدا ہوتا ہے جب ماں پہلے بچے کی پیدائش سے بڑی ہوتی ہے) زچگی کی عمر پیدائشی ترتیب کا نتیجہ نہیں ہے (دوسرا بچہ ماں کی عمر کو تبدیل نہیں کرتا ہے) خطرے کے جائزوں میں، عمر، صنف اور تعلیمی سطح جیسے عوامل اکثر صحت کی حیثیت کو متاثر کرتے ہیں اور اسی طرح اس پر قابو پایا جانا چاہیے۔ ان عوامل کے علاوہ، محققین دیگر وجہ عوامل پر ڈیٹا پر غور نہیں کر سکتے ہیں یا ان تک رسائی حاصل نہیں کر سکتے ہیں۔ ایک مثال انسانی صحت پر تمباکو نوشی کے مطالعے پر ہے۔ تمباکو نوشی، شراب نوشی اور غذا طرز زندگی کی سرگرمیاں ہیں جو ایک دوسرے سے جڑی ہوئی ہیں۔ خطرے کی تشخیص جو تمباکو نوشی کے اثرات کو دیکھتی ہے لیکن الکحل کے استعمال یا غذا پر قابو نہیں رکھتی ہے وہ تمباکو نوشی کے خطرے کو زیادہ سے زیادہ اندازہ لگا سکتی ہے۔ تمباکو نوشی اور الجھن کا جائزہ پیشہ ورانہ خطرے کے جائزوں جیسے کوئلے کی کان کنی کی حفاظت میں لیا جاتا ہے۔ جب کسی خاص پیشے میں تمباکو نوشی نہ کرنے والوں یا شراب نوشی نہ کرنے والوں کی بڑی آبادی نہیں ہوتی ہے، تو خطرے کی تشخیص صحت پر منفی اثر تلاش کرنے کی طرف متعصبانہ ہو سکتی ہے۔ الجھانے کی صلاحیت کو کم کرنا الجھانے والے عوامل کی موجودگی اور اثر کی صلاحیت میں کمی تجزیہ میں کیے گئے موازنہ کی اقسام اور تعداد کو بڑھا کر حاصل کی جا سکتی ہے۔ اگر بنیادی تعمیرات کے اقدامات یا ہیرا پھیری کو الجھایا جاتا ہے (یعنی۔ آپریشنل یا طرز عمل کی الجھن موجود ہے)، ذیلی گروپ تجزیہ تجزیہ میں مسائل کو ظاہر نہیں کر سکتا ہے۔ مزید برآں، موازنہ کی تعداد میں اضافہ دیگر مسائل پیدا کر سکتا ہے (متعدد موازنہ دیکھیں)۔ ہم مرتبہ کا جائزہ ایک ایسا عمل ہے جو الجھن کے واقعات کو کم کرنے میں مدد کر سکتا ہے، یا تو مطالعہ کے نفاذ سے پہلے یا تجزیہ ہونے کے بعد۔ ہم مرتبہ کا جائزہ مطالعہ کے ڈیزائن اور تجزیہ میں ممکنہ کمزوریوں کی نشاندہی کرنے کے لیے ایک نظم و ضبط کے اندر اجتماعی مہارت پر انحصار کرتا ہے، بشمول وہ طریقے جن میں نتائج الجھن پر منحصر ہو سکتے ہیں۔ اسی طرح، نقل متبادل مطالعہ کے حالات یا متبادل تجزیوں کے تحت ایک مطالعہ سے نتائج کی مضبوطی کی جانچ کر سکتی ہے (مثال کے طور پر، ابتدائی مطالعہ میں شناخت نہ ہونے والے ممکنہ الجھنوں کو کنٹرول کرنا)۔ الجھن کے اثرات ہونے کا امکان کم ہو سکتا ہے اور متعدد اوقات اور مقامات پر اسی طرح کام کر سکتے ہیں۔ مطالعہ کے مقامات کے انتخاب میں، مطالعہ کے مقامات پر ماحول کی تفصیل سے وضاحت کی جا سکتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ مقامات ماحولیاتی طور پر ایک جیسے ہیں اور اس وجہ سے الجھن کے متغیرات کا امکان کم ہے۔ آخر میں، ماحولیاتی متغیرات کے درمیان تعلق جو ممکنہ طور پر تجزیہ اور ماپا پیرامیٹرز کو الجھاتا ہے، کا مطالعہ کیا جا سکتا ہے۔ ماحولیاتی متغیرات سے متعلق معلومات کو پھر سائٹ کے مخصوص ماڈلز میں استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ بقایا تغیرات کی نشاندہی کی جا سکے جو حقیقی اثرات کی وجہ سے ہو سکتے ہیں۔ جگہ جگہ اسٹڈی ڈیزائن کی قسم پر منحصر ہے، الجھن زدہ متغیرات کو فعال طور پر خارج کرنے یا کنٹرول کرنے کے لیے اس ڈیزائن میں ترمیم کرنے کے مختلف طریقے ہیں: کیس کنٹرول اسٹڈیز دونوں گروپوں، کیسوں اور کنٹرولز کو یکساں طور پر کنفاؤنڈرز تفویض کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی مایوکارڈیل انفارکٹ کی وجہ کا مطالعہ کرنا چاہتا ہے اور سوچتا ہے کہ عمر ایک ممکنہ الجھانے والا متغیر ہے، تو ہر 67 سالہ انفارکٹ مریض کو ایک صحت مند 67 سالہ "کنٹرول" شخص کے ساتھ ملایا جائے گا۔ کیس کنٹرول اسٹڈیز میں، مماثل متغیر اکثر عمر اور جنس ہوتے ہیں۔ خرابی: کیس کنٹرول اسٹڈیز صرف اس صورت میں ممکن ہیں جب کنٹرول تلاش کرنا آسان ہو، یعنی۔ وہ افراد جن کی حیثیت کیس کے مریض کی حیثیت سے ملتی جلتی ہے: فرض کریں کہ کیس کنٹرول کا مطالعہ کسی ایسے شخص میں دی گئی بیماری کی وجہ تلاش کرنے کی کوشش کرتا ہے جس کی عمر 1) 45 سال، 2) افریقی نژاد امریکی، 3) الاسکا سے ہے، 4) ایک شوقین فٹ بال کھلاڑی، 5) سبزی خور، اور 6) تعلیم میں کام کر رہے ہیں۔ نظریاتی طور پر کامل کنٹرول ایک ایسا شخص ہوگا جو بیماری کی تحقیقات نہ کرنے کے علاوہ ان تمام خصوصیات سے میل کھاتا ہو اور اس میں ایسی کوئی بیماری نہ ہو جو مریض کو بھی نہ ہو-لیکن اس طرح کا کنٹرول تلاش کرنا ایک بہت بڑا کام ہوگا۔ کوہورٹ اسٹڈیز: ایک حد تک مماثلت بھی ممکن ہے اور یہ اکثر صرف مخصوص عمر کے گروپوں یا ایک مخصوص جنس کو مطالعہ کی آبادی میں داخل کرکے کیا جاتا ہے، جس سے ایسے لوگوں کا ایک گروپ بنتا ہے جو ایک جیسی خصوصیات کا اشتراک کرتے ہیں اور اس طرح تمام کوہورٹس ممکنہ الجھن کے متغیر کے حوالے سے موازنہ کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر عمر اور جنس کو الجھن کا باعث سمجھا جاتا ہے، تو صرف 40 سے 50 سال کی عمر کے مرد ایک کوہورٹ مطالعہ میں شامل ہوں گے جو ان کوہورٹس میں مایوکارڈیل انفارک کے خطرے کا اندازہ کرے گا جو یا تو جسمانی طور پر متحرک ہیں یا غیر فعال ہیں۔ خرابی: کوہورٹ اسٹڈیز میں، ان پٹ ڈیٹا کو حد سے زیادہ خارج کرنے سے محققین اسی طرح کے افراد کے سیٹ کی بہت کم وضاحت کر سکتے ہیں جن کے لیے وہ مطالعہ مفید ہونے کا دعوی کرتے ہیں، اس طرح کہ دوسرے افراد جن پر حقیقت میں وجہ کا تعلق لاگو ہوتا ہے وہ مطالعہ کی سفارشات سے فائدہ اٹھانے کا موقع کھو سکتے ہیں۔ اسی طرح، کسی مطالعے کے اندر ان پٹ ڈیٹا کی "حد سے زیادہ درجہ بندی" کسی دی گئی سطح میں نمونے کے سائز کو اس مقام تک کم کر سکتی ہے جہاں صرف اس سطح کے ممبروں کا مشاہدہ کرکے تیار کردہ عمومی اعداد و شمار شماریاتی طور پر اہم نہیں ہیں۔ ڈبل بلائنڈنگ: آزمائشی آبادی اور مبصرین سے شرکاء کی تجرباتی گروپ کی رکنیت کو چھپاتا ہے۔ شرکاء کو یہ جاننے سے روک کر کہ آیا وہ علاج حاصل کر رہے ہیں یا نہیں، پلیسبو اثر کنٹرول اور علاج کے گروپوں کے لیے یکساں ہونا چاہیے۔ مبصرین کو ان کی رکنیت کے بارے میں جاننے سے روکنے سے، محققین کی طرف سے گروپوں کے ساتھ مختلف سلوک کرنے یا نتائج کی مختلف تشریح کرنے میں کوئی تعصب نہیں ہونا چاہیے۔ بے ترتیب کنٹرول ٹرائل: ایک ایسا طریقہ جہاں مطالعہ کی آبادی کو تصادفی طور پر تقسیم کیا جاتا ہے تاکہ شرکاء کی طرف سے خود انتخاب یا مطالعہ کے ڈیزائنرز کی طرف سے تعصب کے امکانات کو کم کیا جا سکے۔ تجربہ شروع ہونے سے پہلے، ٹیسٹر ایک بے ترتیب نمبر جنریٹر کے استعمال جیسے بے ترتیب عمل کا استعمال کرتے ہوئے، شریک پول کے اراکین کو اپنے گروپوں (کنٹرول، مداخلت، متوازی) میں تفویض کریں گے۔ مثال کے طور پر، ورزش کے اثرات کے بارے میں ایک مطالعہ میں، نتائج کم درست ہوں گے اگر شرکاء کو یہ انتخاب دیا جائے کہ آیا وہ کنٹرول گروپ سے تعلق رکھنا چاہتے ہیں جو ورزش نہیں کرے گا یا مداخلت گروپ جو ورزش پروگرام میں حصہ لینے کے لیے تیار ہوگا۔ اس کے بعد مطالعہ ورزش کے علاوہ دیگر متغیرات پر قبضہ کرے گا، جیسے کہ تجربے سے پہلے کی صحت کی سطح اور صحت مند سرگرمیوں کو اپنانے کی ترغیب۔ مبصر کی طرف سے، تجربہ کار ایسے امیدواروں کا انتخاب کر سکتا ہے جو ان نتائج کو ظاہر کرنے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں جو مطالعہ دیکھنا چاہتا ہے یا ان کی خواہشات کے موافق انداز میں ساپیکش نتائج (زیادہ پرجوش، مثبت رویہ) کی تشریح کر سکتا ہے۔ درجہ بندی: جیسا کہ اوپر کی مثال میں، جسمانی سرگرمی کو ایک ایسا طرز عمل سمجھا جاتا ہے جو مایوکارڈیل انفارکٹ سے بچاتا ہے ؛ اور عمر کو ممکنہ الجھاؤ سمجھا جاتا ہے۔ اس کے بعد نمونے لیے گئے ڈیٹا کو عمر کے گروپ کے لحاظ سے درجہ بند کیا جاتا ہے-اس کا مطلب ہے کہ سرگرمی اور انفارکٹ کے درمیان تعلق کا تجزیہ ہر عمر کے گروپ کے مطابق کیا جائے گا۔ اگر مختلف عمر کے گروپ (یا عمر کے طبقات) خطرے کے بہت مختلف تناسب پیدا کرتے ہیں، تو عمر کو ایک پریشان کن متغیر کے طور پر دیکھا جانا چاہیے۔ شماریاتی ٹولز موجود ہیں، ان میں مینٹل-ہینزیل کے طریقے شامل ہیں، جو ڈیٹا سیٹوں کی درجہ بندی کا سبب بنتے ہیں۔ معروف کنفاؤنڈرز کی پیمائش کرکے اور انہیں کوویریٹس کے طور پر شامل کرکے کنفاؤنڈنگ پر قابو پانا کثیر متغیر تجزیہ ہے جیسے کہ رجعت تجزیہ۔ کثیر متغیر تجزیے استحکام کے طریقوں کے مقابلے میں الجھن زدہ متغیر کی طاقت یا قطعیت کے بارے میں بہت کم معلومات ظاہر کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر اینٹی ڈپریسنٹ کے لیے ملٹی ویریٹ تجزیہ کنٹرول کرتا ہے، اور یہ ٹی سی اے اور ایس ایس آر آئی کے لیے اینٹی ڈپریسنٹس کو مستحکم نہیں کرتا ہے، تو یہ اس بات کو نظر انداز کر دے گا کہ اینٹی ڈپریسنٹ کی ان دو کلاسوں کے مایوکارڈیل انفکشن پر مخالف اثرات ہوتے ہیں، اور ایک دوسرے کے مقابلے میں بہت زیادہ مضبوط ہے۔ ان تمام طریقوں میں ان کی خامیاں ہیں: الجھن کی وجہ سے جعلی نتائج کے امکان کے خلاف بہترین دستیاب دفاع اکثر درجہ بندی کی کوششوں کو ختم کرنا اور اس کے بجائے مجموعی طور پر لیے گئے کافی بڑے نمونے کا بے ترتیب مطالعہ کرنا ہے، تاکہ تمام ممکنہ الجھن کے متغیرات (معلوم اور نامعلوم) تمام مطالعاتی گروپوں میں اتفاق سے تقسیم کیے جائیں اور اس وجہ سے کسی بھی گروپ میں شمولیت/اخراج کے لیے بائنری متغیر کے ساتھ غیر وابستہ ہوں گے۔ اخلاقی تحفظات: ڈبل بلائنڈ اور بے ترتیب کنٹرول ٹرائلز میں، شرکاء اس بات سے واقف نہیں ہوتے ہیں کہ وہ جعلی علاج کے وصول کنندگان ہیں اور انہیں موثر علاج سے انکار کیا جا سکتا ہے۔ اس بات کا امکان ہے کہ مریض صرف اس تفہیم کے تحت کہ وہ علاج حاصل کر رہے ہیں حملہ آور سرجری (جس میں حقیقی طبی خطرات ہوتے ہیں) پر راضی ہوں۔ اگرچہ یہ ایک اخلاقی تشویش ہے، لیکن یہ صورتحال کا مکمل بیان نہیں ہے۔ ایسی سرجریوں کے لیے جو فی الحال باقاعدگی سے کی جا رہی ہیں، لیکن جن کے لیے حقیقی اثر کا کوئی ٹھوس ثبوت نہیں ہے، اس طرح کی سرجریوں کو جاری رکھنے کے لیے اخلاقی مسائل ہو سکتے ہیں۔ ایسے حالات میں، بہت سے لوگوں کو سرجری کے حقیقی خطرات کا سامنا کرنا پڑتا ہے پھر بھی یہ علاج ممکنہ طور پر کوئی واضح فائدہ نہیں دے سکتے ہیں۔ شام سرجری کنٹرول ایک ایسا طریقہ ہے جو طبی سائنس کو یہ طے کرنے کی اجازت دے سکتا ہے کہ جراحی کا طریقہ کار موثر ہے یا نہیں۔ یہ دیکھتے ہوئے کہ طبی کارروائیوں سے وابستہ معلوم خطرات ہیں، مستقبل میں غیر تصدیق شدہ سرجریوں کو لامحدود طور پر کرنے کی اجازت دینا مشکوک طور پر اخلاقی ہے۔ آرٹیفیکٹس وہ متغیرات ہیں جن کو منظم طریقے سے مختلف ہونا چاہیے تھا، یا تو مطالعات کے اندر یا اس کے پار، لیکن انہیں اتفاقی طور پر مستقل رکھا گیا تھا۔ اس طرح نوادرات بیرونی جواز کے لیے خطرہ ہیں۔ آرٹیفیکٹس وہ عوامل ہیں جو علاج اور نتائج کے ساتھ مطابقت رکھتے ہیں۔ کیمبل اور اسٹینلے کئی نمونوں کی نشاندہی کرتے ہیں۔ داخلی جواز کے لیے بڑے خطرات تاریخ، پختگی، جانچ، آلات، شماریاتی رجعت، انتخاب، تجرباتی اموات، اور انتخاب-تاریخ کے تعاملات ہیں۔ نمونوں کے اثر کو کم کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ پری ٹیسٹ پوسٹ ٹیسٹ کنٹرول گروپ ڈیزائن کا استعمال کیا جائے۔ اس ڈیزائن کے اندر، "ان لوگوں کے گروپ جو ابتدائی طور پر مساوی ہیں (ابتدائی مرحلے میں) کو تصادفی طور پر تجرباتی علاج یا کنٹرول کی حالت حاصل کرنے کے لیے تفویض کیا جاتا ہے اور پھر اس تفریق کے تجربے (ٹیسٹ کے بعد کے مرحلے) کے بعد دوبارہ تشخیص کی جاتی ہے۔" اس طرح، نمونوں کے کسی بھی اثرات کو (مثالی طور پر) شرکاء میں علاج اور کنٹرول دونوں حالات میں یکساں طور پر تقسیم کیا جاتا ہے۔ مزید پڑھنے والے بیرونی لنکس ٹیوٹوریل: کنفاؤنڈنگ اینڈ ایفیکٹ پیمائش میں ترمیم (بوسٹن یونیورسٹی اسکول آف پبلک ہیلتھ) لکیری ریگریشن (ییل یونیورسٹی) ٹیوٹوریل بذریعہ یونیورسٹی آف نیو انگلینڈ تجزیہ تغیر کا وجہ تخمینہ تجربات کا ڈیزائن