Field experiment
فیلڈ تجربات وہ تجربات ہیں جو لیبارٹری کی ترتیبات سے باہر کیے جاتے ہیں۔ وہ بے ترتیب طور پر مضامین (یا دیگر نمونے لینے کی اکائیوں) کو یا تو علاج یا کنٹرول گروپوں کو وجہ تعلقات کے دعووں کی جانچ کے لیے تفویض کرتے ہیں۔ بے ترتیب تفویض علاج اور کنٹرول گروپ کے موازنہ کو قائم کرنے میں مدد کرتی ہے تاکہ علاج کے بعد ان کے درمیان جو بھی اختلافات سامنے آئیں وہ گروپوں کے درمیان پہلے سے موجود اختلافات کے بجائے علاج کے اثر کی عکاسی کریں۔ فیلڈ تجربات کی امتیازی خصوصیات یہ ہیں کہ وہ حقیقی دنیا کی ترتیبات میں منعقد کیے جاتے ہیں اور اکثر غیر متزلزل ہوتے ہیں اور نہ صرف سبجیکٹ پول بلکہ سلیکشن اور اوورٹنیس کو کنٹرول کرتے ہیں، جیسا کہ جان اے جیسے رہنماؤں نے بیان کیا ہے۔ فہرست۔ یہ لیبارٹری کے تجربات کے برعکس ہے، جو لیبارٹری کی مصنوعی اور انتہائی کنٹرول شدہ ترتیب میں مفروضے کی جانچ کرکے سائنسی کنٹرول کو نافذ کرتے ہیں۔ فیلڈ تجربات میں قدرتی طور پر ہونے والے تجربات اور نیم تجربات سے کچھ سیاق و سباق کے فرق بھی ہیں۔ جبکہ قدرتی طور پر ہونے والے تجربات بیرونی قوت پر انحصار کرتے ہیں (مثال کے طور پر۔ حکومت، غیر منافع بخش، وغیرہ) بے ترتیب علاج کی تفویض اور عمل درآمد کو کنٹرول کرنے کے لیے، فیلڈ تجربات کے لیے محققین کو بے ترتیب کاری اور عمل درآمد پر کنٹرول برقرار رکھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ نیم تجربات اس وقت ہوتے ہیں جب علاج تصادفی طور پر کیے جاتے ہیں (جیسے۔ امریکی کانگریس کے اضلاع جہاں امیدوار کم مارجن، موسمی نمونوں، قدرتی آفات وغیرہ کے ساتھ جیتتے ہیں۔) فیلڈ تجربات تجرباتی ڈیزائنوں کی ایک وسیع صف کا احاطہ کرتے ہیں، جن میں سے ہر ایک کی عام حیثیت مختلف ہوتی ہے۔ عامیت کے کچھ معیارات (مثال کے طور پر علاج کی صداقت، شرکاء، سیاق و سباق، اور نتائج کے اقدامات) تجرباتی نمونے میں مضامین اور باقی آبادی کے درمیان سیاق و سباق کی مماثلت کا حوالہ دیتے ہیں۔ انہیں سماجی علوم میں صحت، تعلیم، جرائم، سماجی بہبود اور سیاست جیسے شعبوں میں پالیسی سے متعلق مداخلتوں کے اثرات کا مطالعہ کرنے کے لیے تیزی سے استعمال کیا جاتا ہے۔ خصوصیات بے ترتیب تفویض کے تحت، فیلڈ تجربات کے نتائج حقیقی دنیا کی عکاسی کرتے ہیں کیونکہ مضامین غیر متعین امکانات کی بنیاد پر گروپوں کو تفویض کیے جاتے ہیں۔ دو دیگر بنیادی مفروضے محقق کی غیر جانبدارانہ ممکنہ نتائج جمع کرنے کی صلاحیت کو واضح کرتے ہیں: خارج کرنا اور عدم مداخلت۔ خارج ہونے کا مفروضہ فراہم کرتا ہے کہ واحد متعلقہ وجہ ایجنٹ علاج کی وصولی کے ذریعے ہے۔ تفویض، انتظامیہ یا علاج اور کنٹرول گروپوں کی پیمائش میں عدم توازن اس مفروضے کی خلاف ورزی کرتے ہیں۔ عدم مداخلت کا مفروضہ، یا مستحکم یونٹ ٹریٹمنٹ ویلیو مفروضہ (ایس یو ٹی وی اے)، اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ نتائج کی قدر صرف اس بات پر منحصر ہے کہ آیا موضوع کو علاج تفویض کیا گیا ہے یا نہیں اور نہ کہ دوسرے مضامین کو علاج کے لیے تفویض کیا گیا ہے یا نہیں۔ جب ان تین بنیادی مفروضوں کو پورا کیا جاتا ہے، تو محققین فیلڈ تجربات کے ذریعے غیر جانبدارانہ تخمینے فراہم کرنے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں۔ فیلڈ کے تجربے کو ڈیزائن کرنے اور ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بعد، محققین مضامین پر مداخلت کے اثر کے سائز اور طاقت کا تعین کرنے کے لیے شماریاتی تخمینہ ٹیسٹ استعمال کر سکتے ہیں۔ فیلڈ تجربات محققین کو متنوع مقدار اور ڈیٹا کی اقسام جمع کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک محقق ایک ایسا تجربہ ڈیزائن کر سکتا ہے جو مقدمے کی سماعت سے پہلے اور بعد کی معلومات کو ایک مناسب شماریاتی انداز میں استعمال کرتا ہے تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ آیا کسی مداخلت کا نتائج میں موضوع کی سطح کی تبدیلیوں پر اثر پڑتا ہے یا نہیں۔ عملی استعمال فیلڈ تجربات محققین کو نظریات کی جانچ کرنے اور اعلی بیرونی جواز کے ساتھ سوالات کے جوابات دینے کا ایک طریقہ پیش کرتے ہیں کیونکہ وہ حقیقی دنیا کے واقعات کی تقلید کرتے ہیں۔ کچھ محققین کا کہنا ہے کہ فیلڈ تجربات ممکنہ تعصب اور متعصبانہ اندازوں کے خلاف بہتر محافظ ہیں۔ نیز، فیلڈ تجربات مشاہداتی ڈیٹا کا تجرباتی نتائج سے موازنہ کرنے کے لیے معیار کے طور پر کام کر سکتے ہیں۔ فیلڈ تجربات کو معیارات کے طور پر استعمال کرنے سے مشاہداتی مطالعات میں تعصب کی سطح کا تعین کرنے میں مدد مل سکتی ہے، اور چونکہ محققین اکثر ترجیحی فیصلے سے ایک مفروضہ تیار کرتے ہیں، اس لیے معیارات کسی مطالعے میں ساکھ شامل کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ اگرچہ کچھ لوگوں کا کہنا ہے کہ کوویریٹ ایڈجسٹمنٹ یا مماثل ڈیزائن تعصب کو ختم کرنے میں بھی کام کر سکتے ہیں، فیلڈ تجربات خارج شدہ متغیر تعصب کو بے گھر کرکے یقین میں اضافہ کر سکتے ہیں کیونکہ وہ مشاہدہ شدہ اور غیر مشاہدہ شدہ عوامل کو بہتر طور پر مختص کرتے ہیں۔ محققین تجرباتی ڈیٹا کو نقل کرنے، دوبارہ وزن کرنے اور عام کرنے کے لیے مشین لرننگ کے طریقوں کا استعمال کر سکتے ہیں۔ اس سے تجرباتی نتائج جمع کرنے کی رفتار اور کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے اور تجربے کو نافذ کرنے کے اخراجات کم ہوتے ہیں۔ فیلڈ تجربات میں ایک اور جدید ترین تکنیک کثیر مسلح ڈاکو ڈیزائن کا استعمال ہے، جس میں وقت کے ساتھ متغیر نتائج اور متغیر علاج کے تجربات پر اسی طرح کے انکولی ڈیزائن شامل ہیں۔ حدود دیگر تحقیقی ڈیزائنوں کی جگہ فیلڈ تجربات کے استعمال کے خلاف حدود اور دلائل ہیں (جیسے۔ لیب کے تجربات، سروے کے تجربات، مشاہداتی مطالعات وغیرہ)۔ یہ دیکھتے ہوئے کہ فیلڈ کے تجربات لازمی طور پر ایک مخصوص جغرافیائی اور سیاسی ترتیب میں ہوتے ہیں، دلچسپی کی آبادی کے حوالے سے ایک عمومی نظریہ وضع کرنے کے لیے نتائج کو بڑھاوا دینے کے بارے میں تشویش ہے۔ تاہم، محققین نے علاج شدہ آبادی اور بیرونی آبادی کے ماحول کا موازنہ کرکے، بڑے نمونے کے سائز سے معلومات تک رسائی حاصل کرکے، اور نمونے کے اندر علاج کے اثرات کے متنوعیت کے لیے اکاؤنٹنگ اور ماڈلنگ کرکے نمونے سے باہر وجہ کے اثرات کو مؤثر طریقے سے عام کرنے کی حکمت عملی تلاش کرنا شروع کر دی ہے۔ دوسروں نے فیلڈ تجرباتی آبادی سے لے کر بیرونی آبادی تک عام کرنے کے لیے کوویریٹ بلاکنگ تکنیک کا استعمال کیا ہے۔ فیلڈ تجربات کو متاثر کرنے والے عدم تعمیل کے مسائل (یک طرفہ اور دو طرفہ عدم تعمیل دونوں) اس وقت ہو سکتے ہیں جب کسی خاص گروپ کو تفویض کردہ مضامین کو ان کی تفویض کردہ مداخلت کبھی نہیں ملتی ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے دیگر مسائل میں ایٹریشن (جہاں جن مضامین کا علاج کیا جاتا ہے وہ نتائج کا ڈیٹا فراہم نہیں کرتے ہیں) شامل ہیں، جو بعض شرائط کے تحت، جمع کردہ ڈیٹا کو تعصب کریں گے۔ یہ مسائل غیر واضح ڈیٹا تجزیہ کا باعث بن سکتے ہیں ؛ تاہم، محققین جو فیلڈ تجربات استعمال کرتے ہیں وہ مفید معلومات کا حساب لگانے میں شماریاتی طریقوں کا استعمال کر سکتے ہیں یہاں تک کہ جب یہ مشکلات پیدا ہوں۔ فیلڈ تجربات کا استعمال بھی مضامین کے درمیان مداخلت پر خدشات کا باعث بن سکتا ہے۔ جب کوئی علاج شدہ موضوع یا گروہ غیر علاج شدہ گروہ کے نتائج کو متاثر کرتا ہے (نقل مکانی، مواصلات، متعدی وغیرہ جیسے حالات کے ذریعے۔ )، غیر علاج شدہ گروپوں کا ایسا نتیجہ نہیں ہو سکتا جو حقیقی غیر علاج شدہ نتیجہ ہو۔ مداخلت کا ایک ذیلی سیٹ اسپیل اوور اثر ہے، جو اس وقت ہوتا ہے جب علاج شدہ گروپوں کے علاج کا پڑوسی غیر علاج شدہ گروپوں پر اثر پڑتا ہے۔ فیلڈ تجربات مہنگے، انجام دینے میں وقت طلب، نقل کرنا مشکل، اور اخلاقی نقصانات سے دوچار ہو سکتے ہیں۔ مضامین یا آبادی عمل درآمد کے عمل کو کمزور کر سکتی ہے اگر علاج کے انتخاب میں غیر منصفانہ ہونے کا خیال ہو (مثال کے طور پر۔ 'منفی انکم ٹیکس' کے تجربات میں کمیونٹیز اپنی کمیونٹی کے لیے نقد منتقلی حاصل کرنے کے لیے لابنگ کر سکتی ہیں تاکہ تفویض خالصتا بے ترتیب نہ ہو)۔ تمام مضامین سے رضامندی کے فارم جمع کرنے کی حدود ہیں۔ کامریڈ مداخلت کا انتظام کرتے ہیں یا ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں جو بے ترتیب کاری کی اسکیم کو آلودہ کر سکتے ہیں۔ اس لیے نتیجے میں حاصل ہونے والا ڈیٹا زیادہ متنوع ہو سکتا ہے: بڑا معیاری انحراف، کم درستگی اور درستگی وغیرہ۔ اس سے فیلڈ ٹیسٹنگ کے لیے بڑے نمونوں کے سائز کا استعمال ہوتا ہے۔ تاہم، دوسروں کا کہنا ہے کہ اگرچہ نقل کرنا مشکل ہے، اگر تجربے کے نتائج اہم ہیں تو اس بات کا زیادہ امکان ہے کہ تجربہ نقل ہو جائے گا۔ اس کے ساتھ ساتھ، فیلڈ تجربات ایک "اسٹیپڈ ویج" ڈیزائن کو اپنا سکتے ہیں جو بالآخر پورے نمونے کو مختلف وقت کے نظام الاوقات پر مداخلت تک رسائی فراہم کرے گا۔ محققین ہیرا پھیری کے امکانات کو دور کرنے کے لیے ایک بلائنڈ فیلڈ تجربہ بھی ڈیزائن کر سکتے ہیں۔ مثال لیب اور فیلڈ میں تجربات کی تاریخ نے فزیکل، نیچرل اور لائف سائنسز میں دیرینہ اثرات چھوڑے ہیں۔ جدید استعمال کے فیلڈ تجربات کی جڑیں 1700 کی دہائی میں ہیں، جب جیمز لنڈ نے سکروی کے علاج کی شناخت کے لیے ایک کنٹرولڈ فیلڈ تجربہ استعمال کیا۔ سائنس کی دیگر واضح مثالیں جو فیلڈ تجربات کا استعمال کرتی ہیں ان میں شامل ہیں: ماہرین اقتصادیات نے امتیازی سلوک کا تجزیہ کرنے کے لیے فیلڈ تجربات کا استعمال کیا ہے (مثال کے طور پر لیبر مارکیٹ میں، ہاؤسنگ میں، شیئرنگ اکانومی میں، کریڈٹ مارکیٹ میں، یا انضمام میں)، صحت کی دیکھ بھال کے پروگرام، خیراتی فنڈ ریزنگ، تعلیم، بازاروں میں معلومات جمع کرنا، اور مائیکرو فنانس پروگرام۔ انجینئر اکثر ابتدائی لیبارٹری ٹیسٹوں کی توثیق کرنے اور وسیع تر فیڈ بیک حاصل کرنے کے لیے پروٹو ٹائپ مصنوعات کے فیلڈ ٹیسٹ کرتے ہیں۔ بشریات کے میدان کے تجربات برونی کے ہندوستان کے مطالعہ سے شروع ہوتے ہیں۔ سماجی نفسیات میں اہم شخصیات ہیں جنہوں نے فیلڈ تجربات کا استعمال کیا، بشمول کرٹ لیون اور اسٹینلے ملگرام۔ زرعی سائنس کے محقق آر اے فشر نے فصلوں کے لیے بے ترتیب اصل "فیلڈ" تجرباتی اعداد و شمار کا تجزیہ کیا۔ سیاسیات کے محقق ہیرالڈ گوسنیل نے 1924 اور 1925 میں رائے دہندگان کی شرکت پر ایک ابتدائی فیلڈ تجربہ کیا۔ ماحولیات جوزف ایچ کونل کا فیلڈ تجربہ۔ یہ بھی دیکھیں فیلڈ ریسرچ حوالہ جات تجربات کا ڈیزائن ٹیسٹ کاسل انفریشن ریاضیاتی اور مقداری طریقے (معاشیات) فیلڈ ریسرچ