Confounding
কার্যকারণ অনুমানে, একটি বিভ্রান্তিকর (এছাড়াও বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনশীল, বিভ্রান্তিকর ফ্যাক্টর, বহিরাগত নির্ধারক বা লুকিয়ে থাকা পরিবর্তনশীল) এমন একটি পরিবর্তনশীল যা নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এবং স্বাধীন পরিবর্তনশীল উভয়কেই প্রভাবিত করে, যার ফলে একটি জাল সম্পর্ক তৈরি হয়। বিভ্রান্তি একটি কার্যকারণ ধারণা, এবং এইভাবে, পারস্পরিক সম্পর্ক বা সংযোগের পরিপ্রেক্ষিতে বর্ণনা করা যায় না। কনফাউন্ডারগুলির অস্তিত্ব একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিমাণগত ব্যাখ্যা কেন পারস্পরিক সম্পর্ক কার্যকারণকে বোঝায় না। কিছু স্বরলিপি স্পষ্টভাবে একটি সিস্টেমের উপাদানগুলির মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্কের মধ্যে কনফাউন্ডারগুলির অস্তিত্ব, সম্ভাব্য অস্তিত্ব বা অস্তিত্বহীনতা সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। দ্বন্দ্ব অভ্যন্তরীণ বৈধতার জন্য হুমকি। সংজ্ঞা বিভ্রান্তি ডেটা জেনারেটিং মডেলের পরিপ্রেক্ষিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়। ধরা যাক X কিছু স্বাধীন পরিবর্তনশীল এবং Y কিছু নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল। ওয়াই-এর উপর এক্স-এর প্রভাব অনুমান করতে, পরিসংখ্যানবিদকে অবশ্যই এক্স এবং ওয়াই উভয়কেই প্রভাবিত করে এমন বহিরাগত চলকের প্রভাবগুলিকে দমন করতে হবে। আমরা বলি যে X এবং Y অন্য কিছু পরিবর্তনশীল Z দ্বারা বিভ্রান্ত হয় যখনই Z কারণগতভাবে X এবং Y উভয়কেই প্রভাবিত করে। অনুমানমূলক হস্তক্ষেপের অধীনে ঘটনা Y = y-এর সম্ভাব্যতা ধরা যাক X = x. X এবং Y বিভ্রান্ত হয় না যদি এবং শুধুমাত্র যদি নিম্নলিখিতগুলি থাকেঃ X = x এবং Y = y সমস্ত মানের জন্য, X = x দেখার শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা কোথায়। স্বজ্ঞাতভাবে, এই সমতা বলে যে এক্স এবং ওয়াই বিভ্রান্ত হয় না যখনই তাদের মধ্যে পর্যবেক্ষণমূলকভাবে সাক্ষী সংযোগটি একটি নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষায় পরিমাপ করা সংযোগের মতো হয়, x এলোমেলোভাবে। নীতিগতভাবে, সংজ্ঞায়িত সমতা ডেটা জেনারেটিং মডেল থেকে যাচাই করা যেতে পারে, ধরে নেওয়া যায় যে আমাদের কাছে মডেলের সাথে সম্পর্কিত সমস্ত সমীকরণ এবং সম্ভাবনা রয়েছে। এটি একটি হস্তক্ষেপ অনুকরণ করে করা হয় (বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক দেখুন) এবং Y-এর ফলস্বরূপ সম্ভাব্যতা শর্তাধীন সম্ভাবনার সমান কিনা তা পরীক্ষা করে। তবে দেখা যাচ্ছে যে, সমতা যাচাইয়ের জন্য শুধুমাত্র গ্রাফের কাঠামোই যথেষ্ট। জনসংখ্যার তথ্য থেকে এক্স ওষুধের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার চেষ্টা করা একজন গবেষকের কথা বিবেচনা করুন, যেখানে ওষুধের ব্যবহার রোগীর পছন্দ ছিল। তথ্যগুলি দেখায় যে লিঙ্গ (জেড) রোগীর ওষুধের পছন্দের পাশাপাশি তাদের পুনরুদ্ধারের সম্ভাবনাকে (ওয়াই) প্রভাবিত করে। এই পরিস্থিতিতে, লিঙ্গ জেড এক্স এবং ওয়াই-এর মধ্যে সম্পর্ককে বিভ্রান্ত করে কারণ জেড এক্স এবং ওয়াই উভয়ের একটি কারণঃ আমাদের কাছে এটি রয়েছে কারণ পর্যবেক্ষণমূলক পরিমাণে এক্স এবং জেড-এর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সম্পর্কে তথ্য রয়েছে এবং ইন্টারভেনশনাল পরিমাণ নেই (যেহেতু এক্স একটি এলোমেলো পরীক্ষায় জেড-এর সাথে সম্পর্কযুক্ত নয়)। এটি দেখানো যেতে পারে যে, যে ক্ষেত্রে শুধুমাত্র পর্যবেক্ষণমূলক তথ্য পাওয়া যায়, সেখানে সমস্ত বিভ্রান্তিকর কারণগুলির জন্য "সামঞ্জস্য" করে কাঙ্ক্ষিত পরিমাণের একটি নিরপেক্ষ অনুমান প্রাপ্ত করা যেতে পারে, যথা, তাদের বিভিন্ন মানের উপর নিয়ন্ত্রণ এবং ফলাফলের গড়। একটি একক বিভ্রান্তিকর Z-এর ক্ষেত্রে, এটি "সমন্বয় সূত্র"-এর দিকে পরিচালিত করেঃ যা Y-এর উপর X-এর কার্যকারণ প্রভাবের জন্য একটি নিরপেক্ষ অনুমান দেয়। একই সমন্বয় সূত্র কাজ করে যখন একাধিক কনফাউন্ডার থাকে, এই ক্ষেত্রে, নিরপেক্ষ অনুমানের নিশ্চয়তা দেবে এমন ভেরিয়েবলের একটি সেট Z-এর পছন্দ অবশ্যই সতর্কতার সাথে করা উচিত। ভেরিয়েবলগুলির সঠিক পছন্দের মানদণ্ডকে ব্যাক-ডোর বলা হয় এবং নির্বাচিত সেট Z-কে X এবং Y-এর মধ্যে প্রতিটি পথকে "ব্লক" (বা ইন্টারসেপ্ট) করতে হয় যাতে X-এর মধ্যে একটি তীর থাকে। এই ধরনের সেটগুলিকে "ব্যাক-ডোর অ্যাডমিসিবল" বলা হয় এবং এতে এমন ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা এক্স এবং ওয়াই-এর সাধারণ কারণ নয়, বরং কেবল তার প্রক্সি। ওষুধ ব্যবহারের উদাহরণে ফিরে আসা, যেহেতু জেড পিছনের-দরজার প্রয়োজনীয়তা মেনে চলে (অর্থাৎ, এটি একটি পিছনের-দরজার পথকে বাধা দেয়), তাই পিছনের-দরজার সমন্বয় সূত্রটি বৈধঃ এইভাবে চিকিত্সক পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণা থেকে ওষুধ পরিচালনার সম্ভাব্য প্রভাবের পূর্বাভাস দিতে পারেন যেখানে সমীকরণের ডানদিকে উপস্থিত শর্তাধীন সম্ভাব্যতা প্রত্যাবর্তন দ্বারা অনুমান করা যেতে পারে। সাধারণ বিশ্বাসের বিপরীতে, সমন্বয় সেট Z-এ কোভ্যারিয়েট যুক্ত করা পক্ষপাতের পরিচয় দিতে পারে। একটি সাধারণ পাল্টা উদাহরণ ঘটে যখন Z হল X এবং Y-এর একটি সাধারণ প্রভাব, এমন একটি ক্ষেত্রে যেখানে Z একটি বিভ্রান্তিকর নয় (অর্থাৎ, নাল সেটটি পিছনের দরজা গ্রহণযোগ্য) এবং Z-এর জন্য সামঞ্জস্য করা "কোলাইডার বায়াস" বা "বার্কসনের প্যারাডক্স" নামে পরিচিত পক্ষপাত তৈরি করবে। যে নিয়ন্ত্রণগুলি ভাল কনফাউন্ডার নয় সেগুলিকে কখনও কখনও খারাপ নিয়ন্ত্রণ বলা হয়। সাধারণভাবে, বিভ্রান্তি সামঞ্জস্যের মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে যদি এবং শুধুমাত্র যদি পর্যবেক্ষিত কোভারিয়েটগুলির একটি সেট থাকে যা পিছনের দরজার শর্তকে সন্তুষ্ট করে। উপরন্তু, যদি Z এমন একটি সেট হয়, তাহলে Eq এর সমন্বয় সূত্র। (3) বৈধ। পার্লের ডু-ক্যালকুলাস সমস্ত সম্ভাব্য শর্ত সরবরাহ করে যার অধীনে অনুমান করা যেতে পারে, অগত্যা সমন্বয় দ্বারা নয়। মোরাবিয়া (2011) অনুসারে, বিভ্রান্তিকর শব্দটি মধ্যযুগীয় ল্যাটিন ক্রিয়া "কনফান্ডার" থেকে উদ্ভূত হয়েছে, যার অর্থ "মিশ্রণ", এবং সম্ভবত বিভ্রান্তির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য বেছে নেওয়া হয়েছিল (ল্যাটিন থেকেঃ কন = + ফিউসাস = একসাথে মিশ্রিত বা মিশ্রিত) যে কারণে কেউ মূল্যায়ন করতে চায় এবং অন্যান্য কারণ যা ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে এবং এইভাবে বিভ্রান্ত হতে পারে, বা পছন্দসই মূল্যায়নের পথে দাঁড়াতে পারে। গ্রিনল্যান্ড, রবিনস এবং পার্ল 1843 সালে জন স্টুয়ার্ট মিল দ্বারা কার্যকারণ অনুমানে "বিভ্রান্তিকর" শব্দটির প্রাথমিক ব্যবহারের কথা উল্লেখ করেছেন। ফিশার তাঁর 1935 সালের বই "দ্য ডিজাইন অফ এক্সপেরিমেন্টস"-এ "বিভ্রান্তিকর" শব্দটি প্রবর্তন করেছিলেন বিশেষত একটি ফ্যাক্টোরিয়াল পরীক্ষায় চিকিত্সা সংমিশ্রণের সেটকে ব্লক করার (অর্থাৎ, বিভাজন) পরিণতি বোঝাতে, যার মাধ্যমে নির্দিষ্ট মিথস্ক্রিয়া "ব্লকের সাথে বিভ্রান্ত" হতে পারে। এটি পরিসংখ্যানে বিভ্রান্তির ধারণাকে জনপ্রিয় করে তুলেছিল, যদিও ফিশার কার্যকারণ অনুমানের সাথে নয়, পরীক্ষামূলক এককগুলিতে বৈচিত্র্য নিয়ন্ত্রণের সাথে সম্পর্কিত ছিলেন। ভ্যান্ডেনব্রুকের (2004) মতে, কিশই একটি পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণায় দুই বা ততোধিক গোষ্ঠীর (যেমন, উন্মুক্ত এবং অপ্রকাশিত) "অসামঞ্জস্যতা" অর্থে "বিভ্রান্তিকর" শব্দটি ব্যবহার করেছিলেন। কিছু গোষ্ঠীকে "তুলনীয়" এবং অন্যদের "অতুলনীয়" করে তোলে তা সংজ্ঞায়িত করার আনুষ্ঠানিক শর্তগুলি পরে নেম্যান (1935) এবং রুবিনের (1974) বিপরীত বাস্তব ভাষা ব্যবহার করে গ্রিনল্যান্ড এবং রবিনস (1986) দ্বারা মহামারীবিজ্ঞানে বিকশিত হয়েছিল। এগুলি পরে গ্রাফিকাল মানদণ্ড দ্বারা পরিপূরক করা হয়েছিল যেমন ব্যাক-ডোর অবস্থা (পার্ল 1993; গ্রিনল্যান্ড, রবিনস এবং পার্ল 1999)। গ্রাফিক্যাল মানদণ্ড আনুষ্ঠানিকভাবে বিপরীতমুখী সংজ্ঞার সমতুল্য হিসাবে দেখানো হয়েছে তবে প্রক্রিয়া মডেলের উপর নির্ভরশীল গবেষকদের কাছে আরও স্বচ্ছ। প্রকারঃ মানুষের স্বাস্থ্যের জন্য ঝুঁকির মাত্রা এবং প্রকৃতি মূল্যায়নের ক্ষেত্রে, খাদ্য সংযোজনকারী, কীটনাশক বা নতুন ওষুধের মতো নির্দিষ্ট বিপদের প্রভাবকে বিচ্ছিন্ন করার জন্য বিভ্রান্তিকর নিয়ন্ত্রণ করা গুরুত্বপূর্ণ। সম্ভাব্য অধ্যয়নের জন্য, একই পটভূমির (বয়স, খাদ্যাভ্যাস, শিক্ষা, ভূগোল ইত্যাদি) স্বেচ্ছাসেবকদের নিয়োগ এবং পরীক্ষা করা কঠিন। ), এবং ঐতিহাসিক গবেষণায়, অনুরূপ পরিবর্তনশীলতা থাকতে পারে। স্বেচ্ছাসেবকদের পরিবর্তনশীলতা এবং মানব অধ্যয়নের জন্য নিয়ন্ত্রণ করতে অক্ষমতার কারণে, বিভ্রান্তি একটি বিশেষ চ্যালেঞ্জ। এই কারণগুলির জন্য, পরীক্ষাগুলি বেশিরভাগ ধরনের বিভ্রান্তি এড়ানোর একটি উপায় প্রদান করে। কিছু শাখায়, বিভ্রান্তিকে বিভিন্ন প্রকারে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। এপিডেমিওলজিতে, এক প্রকার হল "ইঙ্গিত দ্বারা বিভ্রান্তিকর", যা পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণা থেকে বিভ্রান্তিকর সম্পর্কিত। যেহেতু ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কারণগুলি চিকিত্সার সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে (এবং চিকিত্সার প্রভাবগুলির পক্ষপাতমূলক অনুমান), পরিচিত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কারণগুলির নিয়ন্ত্রণ এই সমস্যাটিকে হ্রাস করতে পারে, তবে এটি সর্বদা সম্ভব যে একটি ভুলে যাওয়া বা অজানা কারণ অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি বা সেই কারণগুলি জটিলভাবে মিথস্ক্রিয়া করে। ইঙ্গিত দ্বারা বিভ্রান্তিকে পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে। র্যান্ডমাইজড ট্রায়ালগুলি র্যান্ডম অ্যাসাইনমেন্টের কারণে ইঙ্গিত দ্বারা বিভ্রান্তির দ্বারা প্রভাবিত হয় না। বিভ্রান্তিকর চলকগুলিকেও তাদের উৎস অনুযায়ী শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। পরিমাপ যন্ত্রের পছন্দ (কার্যকরী বিভ্রান্তি), পরিস্থিতিগত বৈশিষ্ট্য (পদ্ধতিগত বিভ্রান্তি), বা আন্তঃ-স্বতন্ত্র পার্থক্য (ব্যক্তি বিভ্রান্তি)। পরীক্ষামূলক এবং অ-পরীক্ষামূলক গবেষণা নকশায় একটি কার্যকরী বিভ্রান্তি ঘটতে পারে। এই ধরনের বিভ্রান্তি ঘটে যখন একটি নির্দিষ্ট গঠন মূল্যায়ন করার জন্য ডিজাইন করা একটি পরিমাপ অসাবধানতাবশত অন্য কিছুও পরিমাপ করে। একটি পরীক্ষাগার পরীক্ষা বা একটি আধা-পরীক্ষায় একটি পদ্ধতিগত বিভ্রান্তি ঘটতে পারে। এই ধরনের বিভ্রান্তি তখন ঘটে যখন গবেষক ভুলবশত ম্যানিপুলেটেড ইন্ডিপেন্ডেন্ট ভেরিয়েবলের সাথে অন্য একটি ভেরিয়েবলকে পরিবর্তন করতে দেয়। একজন ব্যক্তিকে বিভ্রান্ত করা হয় যখন দুই বা ততোধিক গোষ্ঠীর ইউনিটগুলি একসাথে বিশ্লেষণ করা হয় (যেমন, বিভিন্ন পেশার শ্রমিক), এক বা একাধিক অন্যান্য (পর্যবেক্ষণ করা বা পর্যবেক্ষণ না করা) বৈশিষ্ট্য (যেমন, লিঙ্গ) অনুসারে পরিবর্তিত হওয়া সত্ত্বেও। উদাহরণস্বরূপ বলা যায় যে কেউ জন্মক্রমের (1ম সন্তান, 2য় সন্তান ইত্যাদি) মধ্যে সম্পর্ক অধ্যয়ন করছে। এবং শিশুর মধ্যে ডাউন সিনড্রোমের উপস্থিতি। এই পরিস্থিতিতে, মাতৃত্বের বয়স একটি বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনশীল হবেঃ শিশুর মধ্যে উচ্চ মাতৃত্বের বয়স সরাসরি ডাউন সিনড্রোমের সাথে যুক্ত, জন্মের ক্রম নির্বিশেষে উচ্চতর মাতৃত্বের বয়স সরাসরি ডাউন সিনড্রোমের সাথে যুক্ত (50 বছর বয়সে তার প্রথম বনাম তৃতীয় সন্তানের জন্মদানকারী মা একই ঝুঁকি প্রদান করে) মাতৃত্বের বয়স সরাসরি জন্মের ক্রমের সাথে যুক্ত (যমজ ব্যতীত, দ্বিতীয় সন্তানের জন্ম হয় যখন মা প্রথম সন্তানের জন্মের চেয়ে বড় হয়) মাতৃত্বের বয়স জন্মের ক্রমের ফল নয় (দ্বিতীয় সন্তানের জন্ম মায়ের বয়স পরিবর্তন করে না) ঝুঁকি মূল্যায়নে, বয়স, লিঙ্গ এবং শিক্ষাগত স্তরের মতো কারণগুলি প্রায়শই স্বাস্থ্যের অবস্থাকে প্রভাবিত করে এবং তাই নিয়ন্ত্রণ করা উচিত। এই কারণগুলির বাইরে, গবেষকরা অন্যান্য কারণগত কারণগুলির উপর তথ্য বিবেচনা বা অ্যাক্সেস করতে পারবেন না। মানুষের স্বাস্থ্যের উপর তামাক সেবনের অধ্যয়নের একটি উদাহরণ রয়েছে। ধূমপান, মদ্যপান এবং খাদ্যাভ্যাস হল জীবনযাত্রার ক্রিয়াকলাপ যা সম্পর্কিত। একটি ঝুঁকি মূল্যায়ন যা ধূমপানের প্রভাবগুলি দেখে কিন্তু অ্যালকোহল সেবন বা ডায়েটের জন্য নিয়ন্ত্রণ করে না তা ধূমপানের ঝুঁকিটিকে অতিরিক্ত মূল্যায়ন করতে পারে। কয়লা খনির নিরাপত্তার মতো পেশাগত ঝুঁকি মূল্যায়নে ধূমপান এবং বিভ্রান্তি পর্যালোচনা করা হয়। যখন কোনও নির্দিষ্ট পেশায় অ-ধূমপায়ী বা অ-মদ্যপানকারীদের একটি বড় নমুনা জনসংখ্যা না থাকে, তখন ঝুঁকি মূল্যায়ন স্বাস্থ্যের উপর নেতিবাচক প্রভাব খুঁজে বের করার দিকে পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে। বিভ্রান্তির সম্ভাবনা হ্রাস করা একটি বিশ্লেষণে সম্পাদিত তুলনার ধরন এবং সংখ্যা বৃদ্ধি করে বিভ্রান্তিকর কারণগুলির ঘটনা এবং প্রভাবের সম্ভাবনা হ্রাস করা যেতে পারে। যদি মূল গঠনগুলির পরিমাপ বা কারসাজি বিভ্রান্ত হয় (অর্থাৎ। কার্যকরী বা পদ্ধতিগত বিভ্রান্তি বিদ্যমান), উপগোষ্ঠী বিশ্লেষণ বিশ্লেষণে সমস্যা প্রকাশ করতে পারে না। উপরন্তু, তুলনার সংখ্যা বৃদ্ধি অন্যান্য সমস্যা তৈরি করতে পারে (একাধিক তুলনা দেখুন)। পিয়ার রিভিউ এমন একটি প্রক্রিয়া যা অধ্যয়ন বাস্তবায়নের আগে বা বিশ্লেষণ হওয়ার পরে বিভ্রান্তির ঘটনা হ্রাস করতে সহায়তা করতে পারে। পিয়ার রিভিউ অধ্যয়নের নকশা এবং বিশ্লেষণে সম্ভাব্য দুর্বলতা চিহ্নিত করার জন্য একটি শাখার মধ্যে সমষ্টিগত দক্ষতার উপর নির্ভর করে, যার মধ্যে ফলাফল বিভ্রান্তির উপর নির্ভর করতে পারে। একইভাবে, প্রতিলিপি বিকল্প অধ্যয়নের শর্ত বা বিকল্প বিশ্লেষণের অধীনে একটি গবেষণা থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের দৃঢ়তা পরীক্ষা করতে পারে (যেমন, প্রাথমিক গবেষণায় চিহ্নিত না হওয়া সম্ভাব্য বিভ্রান্তির জন্য নিয়ন্ত্রণ)। বিভ্রান্তিকর প্রভাবগুলি ঘটার সম্ভাবনা কম হতে পারে এবং একাধিক সময় এবং স্থানে একইভাবে কাজ করতে পারে। অধ্যয়নের স্থানগুলি নির্বাচন করার সময়, অধ্যয়নের স্থানগুলিতে পরিবেশকে বিস্তারিতভাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে যাতে নিশ্চিত করা যায় যে স্থানগুলি পরিবেশগতভাবে একই রকম এবং তাই বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনশীল হওয়ার সম্ভাবনা কম। সবশেষে, পরিবেশগত চলকগুলির মধ্যে সম্পর্ক যা সম্ভবত বিশ্লেষণ এবং পরিমাপ করা পরামিতিগুলিকে বিভ্রান্ত করে তা অধ্যয়ন করা যেতে পারে। পরিবেশগত পরিবর্তনশীল সম্পর্কিত তথ্যগুলি তখন বাস্তব প্রভাবের কারণে হতে পারে এমন অবশিষ্ট বৈচিত্র্য সনাক্ত করতে স্থান-নির্দিষ্ট মডেলগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। অধ্যয়নের নকশার প্রকারের উপর নির্ভর করে, বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনশীলগুলিকে সক্রিয়ভাবে বাদ দিতে বা নিয়ন্ত্রণ করতে সেই নকশাকে সংশোধন করার বিভিন্ন উপায় রয়েছেঃ কেস-কন্ট্রোল স্টাডিজ উভয় গোষ্ঠী, কেস এবং নিয়ন্ত্রণকে সমানভাবে বিভ্রান্তকারী নির্ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কেউ মায়োকার্ডিয়াল ইনফার্কের কারণ অধ্যয়ন করতে চান এবং মনে করেন যে বয়স একটি সম্ভাব্য বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনশীল, তবে প্রতিটি 67 বছর বয়সী ইনফার্ক রোগীকে 67 বছর বয়সী সুস্থ "নিয়ন্ত্রিত" ব্যক্তির সাথে মিলিত করা হবে। কেস-কন্ট্রোল স্টাডিতে, প্রায়শই মিলে যাওয়া ভেরিয়েবলগুলি হল বয়স এবং লিঙ্গ। অসুবিধাঃ কেস-কন্ট্রোল স্টাডি তখনই সম্ভব যখন নিয়ন্ত্রণ খুঁজে পাওয়া সহজ হয়, অর্থাৎ। যাদের অবস্থা এবং সমস্ত পরিচিত সম্ভাব্য বিভ্রান্তিকর কারণগুলি মামলার রোগীর মতোইঃ ধরুন একটি কেস-কন্ট্রোল স্টাডি এমন কোনও ব্যক্তির মধ্যে প্রদত্ত রোগের কারণ খুঁজে বের করার চেষ্টা করে যার বয়স 1) 45 বছর, 2) আফ্রিকান-আমেরিকান, 3) আলাস্কা থেকে, 4) একজন আগ্রহী ফুটবল খেলোয়াড়, 5) নিরামিষ এবং 6) শিক্ষায় কাজ করছেন। তাত্ত্বিকভাবে নিখুঁত নিয়ন্ত্রণ এমন একজন ব্যক্তি হবেন যিনি রোগটি তদন্ত না করার পাশাপাশি এই সমস্ত বৈশিষ্ট্যের সাথে মেলে এবং এমন কোনও রোগ নেই যা রোগীরও নেই-তবে এই ধরনের নিয়ন্ত্রণ খুঁজে পাওয়া একটি বিশাল কাজ হবে। কোহোর্ট স্টাডিঃ একটি মাত্রার মিলও সম্ভব এবং এটি প্রায়শই শুধুমাত্র নির্দিষ্ট বয়সের গোষ্ঠী বা একটি নির্দিষ্ট লিঙ্গকে অধ্যয়নরত জনসংখ্যার মধ্যে ভর্তি করে করা হয়, এমন একটি গোষ্ঠী তৈরি করে যারা অনুরূপ বৈশিষ্ট্যগুলি ভাগ করে নেয় এবং এইভাবে সমস্ত গোষ্ঠী সম্ভাব্য বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনশীলের ক্ষেত্রে তুলনীয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি বয়স এবং লিঙ্গকে বিভ্রান্তিকর বলে মনে করা হয়, তবে কেবল 40 থেকে 50 বছর বয়সী পুরুষদের একটি কোহোর্ট স্টাডিতে জড়িত করা হবে যা শারীরিকভাবে সক্রিয় বা নিষ্ক্রিয় কোহোর্টগুলিতে মায়োকার্ডিয়াল ইনফার্কের ঝুঁকি মূল্যায়ন করবে। অসুবিধাঃ কোহোর্ট স্টাডিতে, ইনপুট ডেটার অতিরিক্ত বর্জন গবেষকদের খুব সংকীর্ণভাবে একইভাবে অবস্থিত ব্যক্তিদের সেটকে সংজ্ঞায়িত করতে পরিচালিত করতে পারে যাদের জন্য তারা গবেষণাটি দরকারী বলে দাবি করে, যাতে অন্যান্য ব্যক্তিরা যাদের কাছে কার্যকারণ সম্পর্ক আসলে প্রযোজ্য হয় তারা সুযোগ হারাতে পারে অধ্যয়নের সুপারিশগুলি থেকে উপকৃত হওয়ার। একইভাবে, একটি অধ্যয়নের মধ্যে ইনপুট ডেটার "অতিরিক্ত-স্তরবিন্যাস" একটি প্রদত্ত স্তরে নমুনার আকারকে এমন পর্যায়ে কমিয়ে আনতে পারে যেখানে শুধুমাত্র সেই স্তরের সদস্যদের পর্যবেক্ষণ করে আঁকা সাধারণীকরণগুলি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ নয়। ডাবল ব্লাইন্ডিংঃ ট্রায়াল জনসংখ্যা এবং পর্যবেক্ষকদের কাছ থেকে অংশগ্রহণকারীদের এক্সপেরিমেন্ট গ্রুপের সদস্যপদ গোপন করে। অংশগ্রহণকারীদের তারা চিকিৎসা নিচ্ছেন কি না তা জানতে বাধা দিয়ে, নিয়ন্ত্রণ এবং চিকিৎসা গোষ্ঠীগুলির জন্য প্লেসবো প্রভাব একই হওয়া উচিত। পর্যবেক্ষকদের তাদের সদস্যপদ সম্পর্কে জানতে বাধা দেওয়ার মাধ্যমে, গবেষকদের গোষ্ঠীগুলিকে ভিন্নভাবে বিবেচনা করা বা ফলাফলগুলিকে ভিন্নভাবে ব্যাখ্যা করা থেকে কোনও পক্ষপাতিত্ব থাকা উচিত নয়। এলোমেলোভাবে নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষাঃ এমন একটি পদ্ধতি যেখানে অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা স্ব-নির্বাচন বা অধ্যয়ন ডিজাইনারদের দ্বারা পক্ষপাতিত্বের সম্ভাবনা হ্রাস করার জন্য অধ্যয়নের জনসংখ্যা এলোমেলোভাবে বিভক্ত করা হয়। পরীক্ষা শুরু হওয়ার আগে, পরীক্ষকরা র্যান্ডম নম্বর জেনারেটরের ব্যবহারের মতো একটি র্যান্ডমাইজেশন প্রক্রিয়া ব্যবহার করে অংশগ্রহণকারী পুলের সদস্যদের তাদের গোষ্ঠীতে (নিয়ন্ত্রণ, হস্তক্ষেপ, সমান্তরাল) নিয়োগ করবেন। উদাহরণস্বরূপ, ব্যায়ামের প্রভাব সম্পর্কে একটি গবেষণায়, সিদ্ধান্তগুলি কম বৈধ হবে যদি অংশগ্রহণকারীদের একটি পছন্দ দেওয়া হয় যদি তারা নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর অন্তর্ভুক্ত হতে চায় যা অনুশীলন করবে না বা হস্তক্ষেপ গোষ্ঠী যা একটি ব্যায়াম প্রোগ্রামে অংশ নিতে ইচ্ছুক। অধ্যয়নটি তখন ব্যায়ামের পাশাপাশি অন্যান্য পরিবর্তনশীল বিষয়গুলি যেমন প্রাক-পরীক্ষার স্বাস্থ্যের মাত্রা এবং স্বাস্থ্যকর ক্রিয়াকলাপ গ্রহণের অনুপ্রেরণা ধারণ করবে। পর্যবেক্ষকের পক্ষ থেকে, পরীক্ষক এমন প্রার্থীদের বেছে নিতে পারেন যারা গবেষণাটি দেখতে চায় এমন ফলাফলগুলি দেখানোর সম্ভাবনা বেশি বা তাদের আকাঙ্ক্ষার অনুকূল উপায়ে বিষয়গত ফলাফলগুলি (আরও শক্তিশালী, ইতিবাচক মনোভাব) ব্যাখ্যা করতে পারে। স্তরীকরণঃ উপরের উদাহরণের মতো, শারীরিক ক্রিয়াকলাপকে এমন একটি আচরণ বলে মনে করা হয় যা মায়োকার্ডিয়াল ইনফার্ক থেকে রক্ষা করে এবং বয়সকে সম্ভাব্য বিভ্রান্তিকর বলে মনে করা হয়। নমুনা নেওয়া তথ্যগুলি তখন বয়সের গ্রুপ অনুসারে স্তরবদ্ধ করা হয়-এর অর্থ হল কার্যকলাপ এবং ইনফার্কের মধ্যে সম্পর্ক প্রতিটি বয়সের গ্রুপ অনুসারে বিশ্লেষণ করা হবে। যদি বিভিন্ন বয়সের গোষ্ঠী (বা বয়সের স্তর) অনেক ভিন্ন ঝুঁকির অনুপাত তৈরি করে, তবে বয়সকে অবশ্যই একটি বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনশীল হিসাবে দেখা উচিত। পরিসংখ্যানগত সরঞ্জাম রয়েছে, তাদের মধ্যে ম্যান্টেল-হেনজেল পদ্ধতি রয়েছে, যা ডেটা সেটগুলির স্তরবিন্যাসের জন্য দায়ী। পরিচিত কনফাউন্ডারগুলি পরিমাপ করে এবং সেগুলিকে কোভ্যারিয়েট হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করে বিভ্রান্তির জন্য নিয়ন্ত্রণ করা হল বহু-পরিবর্তনশীল বিশ্লেষণ যেমন রিগ্রেশন বিশ্লেষণ। বহু-বৈকল্পিক বিশ্লেষণগুলি স্তরবিন্যাস পদ্ধতির তুলনায় বিভ্রান্তিকর চলকের শক্তি বা মেরুতা সম্পর্কে অনেক কম তথ্য প্রকাশ করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি অ্যান্টিডিপ্রসেন্টের জন্য মাল্টিভ্যারিয়েট বিশ্লেষণ নিয়ন্ত্রণ করে, এবং এটি টিসিএ এবং এসএসআরআই-এর জন্য অ্যান্টিডিপ্রসেন্টগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ না করে, তবে এটি উপেক্ষা করবে যে এই দুটি শ্রেণীর অ্যান্টিডিপ্রসেন্টের মায়োকার্ডিয়াল ইনফার্কশনে বিপরীত প্রভাব রয়েছে এবং একটি অন্যটির তুলনায় অনেক বেশি শক্তিশালী। এই সমস্ত পদ্ধতির তাদের ত্রুটি রয়েছেঃ বিভ্রান্তির কারণে জাল ফলাফলের সম্ভাবনার বিরুদ্ধে সর্বোত্তম উপলব্ধ প্রতিরক্ষা হল প্রায়শই স্তরবিন্যাসের প্রচেষ্টা বন্ধ করা এবং পরিবর্তে সামগ্রিকভাবে নেওয়া পর্যাপ্ত বড় নমুনার একটি এলোমেলো অধ্যয়ন পরিচালনা করা, যাতে সমস্ত সম্ভাব্য বিভ্রান্তিকর ভেরিয়েবল (পরিচিত এবং অজানা) সমস্ত অধ্যয়ন গোষ্ঠীতে কাকতালীয়ভাবে বিতরণ করা হবে এবং তাই কোনও গোষ্ঠীতে অন্তর্ভুক্তি/বর্জনের জন্য বাইনারি ভেরিয়েবলের সাথে সম্পর্কহীন হবে। নৈতিক বিবেচনাঃ ডাবল-ব্লাইন্ড এবং র্যান্ডমাইজড নিয়ন্ত্রিত ট্রায়ালগুলিতে, অংশগ্রহণকারীরা জানেন না যে তারা ছদ্মবেশী চিকিৎসার প্রাপক এবং কার্যকর চিকিৎসা থেকে বঞ্চিত হতে পারেন। এমন একটি সম্ভাবনা রয়েছে যে রোগীরা কেবলমাত্র আক্রমণাত্মক অস্ত্রোপচারের জন্য সম্মত হন (যা প্রকৃত চিকিৎসা ঝুঁকি বহন করে) এই বোঝার অধীনে যে তারা চিকিৎসা নিচ্ছেন। যদিও এটি একটি নৈতিক উদ্বেগ, তবে এটি পরিস্থিতির সম্পূর্ণ বিবরণ নয়। যে অস্ত্রোপচারগুলি বর্তমানে নিয়মিতভাবে করা হচ্ছে, কিন্তু যার জন্য প্রকৃত প্রভাবের কোনও সুনির্দিষ্ট প্রমাণ নেই, এই ধরনের অস্ত্রোপচার চালিয়ে যাওয়ার জন্য নৈতিক সমস্যা থাকতে পারে। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, অনেক মানুষ অস্ত্রোপচারের প্রকৃত ঝুঁকির সম্মুখীন হন, তবুও এই চিকিৎসাগুলি সম্ভবত কোনও সুস্পষ্ট সুবিধা দিতে পারে না। শাম-সার্জারি নিয়ন্ত্রণ এমন একটি পদ্ধতি যা চিকিৎসা বিজ্ঞানকে একটি অস্ত্রোপচার পদ্ধতি কার্যকর কিনা তা নির্ধারণ করার অনুমতি দিতে পারে। যেহেতু চিকিৎসা সংক্রান্ত অস্ত্রোপচারের সঙ্গে পরিচিত ঝুঁকি রয়েছে, তাই ভবিষ্যতে অনির্ধারিত অস্ত্রোপচারের অনুমতি দেওয়া প্রশ্নবিদ্ধভাবে নৈতিক। শিল্পকর্মগুলি এমন চলক যা অধ্যয়নের মধ্যে বা জুড়ে পদ্ধতিগতভাবে বৈচিত্র্যময় হওয়া উচিত ছিল, তবে দুর্ঘটনাক্রমে স্থির রাখা হয়েছিল। এইভাবে নিদর্শনগুলি বাহ্যিক বৈধতার জন্য হুমকিস্বরূপ। আর্টিফ্যাক্টগুলি এমন কারণ যা চিকিত্সা এবং ফলাফলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ক্যাম্পবেল এবং স্ট্যানলি বেশ কয়েকটি নিদর্শন চিহ্নিত করেছেন। অভ্যন্তরীণ বৈধতার প্রধান হুমকিগুলি হল ইতিহাস, পরিপক্কতা, পরীক্ষা, যন্ত্রপাতি, পরিসংখ্যানগত প্রতিগমন, নির্বাচন, পরীক্ষামূলক মৃত্যুহার এবং নির্বাচন-ইতিহাসের মিথস্ক্রিয়া। শিল্পকর্মের প্রভাব হ্রাস করার একটি উপায় হল একটি প্রিটেস্ট-পোস্ট টেস্ট কন্ট্রোল গ্রুপ ডিজাইন ব্যবহার করা। এই নকশার মধ্যে, "প্রাথমিকভাবে সমতুল্য (প্রাক-পরীক্ষার পর্যায়ে) ব্যক্তিদের গোষ্ঠীগুলিকে এলোমেলোভাবে পরীক্ষামূলক চিকিত্সা বা একটি নিয়ন্ত্রণ অবস্থা গ্রহণের জন্য নিযুক্ত করা হয় এবং তারপরে এই পার্থক্যমূলক অভিজ্ঞতার (পরীক্ষার পরবর্তী পর্যায়) পরে আবার মূল্যায়ন করা হয়।" সুতরাং, শিল্পকর্মের যে কোনও প্রভাব (আদর্শভাবে) চিকিত্সা এবং নিয়ন্ত্রণ উভয় পরিস্থিতিতে অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে সমানভাবে বিতরণ করা হয়। আরও দেখুন বাদ দেওয়া-পরিবর্তনশীল পক্ষপাত রেফারেন্স আরও পড়ার বাহ্যিক লিঙ্ক টিউটোরিয়ালঃ বিভ্রান্তিকর এবং প্রভাব পরিমাপ পরিবর্তন (বস্টন ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ পাবলিক হেলথ) লিনিয়ার রিগ্রেশন (ইয়েল ইউনিভার্সিটি) নিউ ইংল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের টিউটোরিয়াল বৈচিত্র্যের বিশ্লেষণ কারণ অনুমান পরীক্ষার নকশা