Randomized experiment
ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅಂದಾಜುಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಪ್ರಯೋಗಗಳಾಗಿವೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ-ಆಧಾರಿತ ತೀರ್ಮಾನವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅವಲೋಕನ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಗುಂಪುಗಳಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಹಂಚುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗವು ಹೊಸ ಔಷಧವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಔಷಧಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ನಂತರ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಔಷಧಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಔಷಧ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕು. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗವು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿಲ್ಲ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕದ ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು (ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯಮದ ಪ್ರಕಾರ) ಸಮೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಹ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅವು ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನದಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಅಥವಾ ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಆಧಾರಿತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿವೆ. ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸರಳವಾದ ವಿನ್ಯಾಸವೆಂದರೆ "ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ". ಕೆಲವು "ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯ ಮೇಲಿನ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು" ತಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಕಠಿಣವಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಯೋಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು; ಪೂರ್ಣ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ಅಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ಅಥವಾ ಆಯ್ದ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಅಂದಾಜುದಾರರ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾದಾಗ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ನೈತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳಿಬ್ಬರಿಗೂ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಉಪಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆನ್ಲೈನ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ವೆಬ್ ಸೈಟ್ಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು. ಆಫ್ಲೈನ್ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ಆನ್ಲೈನ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೆಂದರೆಃ ಲಾಗಿಂಗ್ಃ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಲಾಗಿಂಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಖ್ಯೆಃ ಅಮೆಜಾನ್, ಬಿಂಗ್/ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ತಾಣಗಳು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದು ದಶಲಕ್ಷಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಏಕಕಾಲೀನ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಃ ದೊಡ್ಡ ತಾಣಗಳು ಹತ್ತಾರು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಅಥವಾ ಏಕಕಾಲೀನ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ರೋಬೋಟ್ಗಳು, ಮಾನ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ವೆಬ್ ಕ್ರಾಲರ್ಗಳು ಅಥವಾ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಬಾಟ್ಗಳು. ಕಡಿಮೆ ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ವೇಗ/ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಪನಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಎ/ಎ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಯೋಗದ ಅವಧಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಹಳೆಯ ಒಡಂಬಡಿಕೆಯ ಬುಕ್ ಆಫ್ ಡೇನಿಯಲ್ನಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ರಾಜ ನೆಬೂಕದ್ನೆಚ್ಚರನು ಕೆಲವು ಇಸ್ರಾಯೇಲ್ಯರು "ರಾಜನ ಮೇಜಿನಿಂದ ಪ್ರತಿದಿನ ಆಹಾರ ಮತ್ತು ದ್ರಾಕ್ಷಾರಸವನ್ನು ಸೇವಿಸುತ್ತಾರೆ" ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದನು. ಡೇನಿಯಲ್ ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಆಹಾರಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿದನು, ಆದರೆ ರಾಜನು "ನಿನ್ನ ವಯಸ್ಸಿನ ಇತರ ಯುವಕರಿಗಿಂತ ನೀನು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತೀಯಾ? ಆಗ ನಿನ್ನ ಕಾರಣದಿಂದ ರಾಜನು ನನ್ನ ತಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತಾನೆ "ಎಂದು ಹೇಳಿದನು. ನಂತರ ದಾನಿಯೇಲನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದನುಃ "ಹತ್ತು ದಿನಗಳ ಕಾಲ ನಿಮ್ಮ ಸೇವಕರನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ನಮಗೆ ತಿನ್ನಲು ತರಕಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕುಡಿಯಲು ನೀರನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ಬೇರೇನನ್ನೂ ಕೊಡಿ. ನಂತರ ನಮ್ಮ ನೋಟವನ್ನು ರಾಜಮನೆತನದ ಆಹಾರವನ್ನು ಸೇವಿಸುವ ಯುವಕರ ನೋಟಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ನೋಡುವಂತೆಯೇ ನಿಮ್ಮ ಸೇವಕರನ್ನು ನಡೆಸಿಕೊಳ್ಳಿ "ಎಂದು ಹೇಳಿದನು. (ದಾನಿಯೇಲ 1,12-13). ಸಿ. ಎಸ್. ಪಿಯರ್ಸ್ ಅವರು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದ ನಂತರ, ಹದಿನೆಂಟನೇ ಶತಮಾನದ ಉತ್ತರಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಸಾಂಸ್ಥೀಕರಿಸಲಾಯಿತು. ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದ ಹೊರಗೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಆರ್. ಎ. ಫಿಶರ್ ಅವರು ತಮ್ಮ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಮೆಥಡ್ಸ್ ಫಾರ್ ರಿಸರ್ಚ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಎಂಬ ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದರು, ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿನ್ಯಾಸದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ರುಬಿನ್ ಕಾಸಲ್ ಮಾದರಿಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ರುಬಿನ್ ಕಾಸಲ್ ಮಾದರಿಯು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ (ಅಂದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು), ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹಲವಾರು ರೂಪಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಎರಡು ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿವೆ ಎಂದು ಮಾದರಿಯು ಊಹಿಸುತ್ತದೆಃ ಘಟಕವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದರೆ ಫಲಿತಾಂಶ ಮತ್ತು ಘಟಕವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸದಿದ್ದರೆ ಫಲಿತಾಂಶ. ಈ ಎರಡು ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಅನೋವಾ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆ, ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಸಂಭಾವ್ಯ ಗೊಂದಲಕಾರಿ ಅಂಶಗಳಿಗೂ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇವು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ಎರಡರ ಮೇಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಗೊಂದಲದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯಾವುದೇ ಗಮನಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಾರಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ಎರಡಕ್ಕೂ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಗೊಂದಲಮಯ ಅಸ್ಥಿರತೆಗಳಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ರೂಬಿನ್ ಕಾಸಲ್ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪರಿಣಾಮವು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪಡೆದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪಡೆಯದಿದ್ದರೆ ಕಂಡುಬರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಒಂದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಎರಡೂ ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರಯೋಗದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ನಡುವೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಎ/ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಹಂಚಿಕೆ ಮರೆಮಾಚುವುದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯೋಜನೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬ್ಲಾಕ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ