Confounding
ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ತೀರ್ಮಾನದಲ್ಲಿ, ಕನ್ಫೌಂಡರ್ (ಕನ್ಫೌಂಡಿಂಗ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್, ಕನ್ಫೌಂಡಿಂಗ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್, ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾನಿಯಸ್ ಡಿಟರ್ಮಿನೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಲುಕ್ಕಿಂಗ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್) ಎಂಬುದು ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಎರಡರ ಮೇಲೂ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ನಕಲಿ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಗೊಂದಲವು ಒಂದು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅದನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಕಾರಣವನ್ನು ಏಕೆ ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕಾನ್ಫೌಂಡರ್ಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳಲ್ಲಿ ಗೊಂದಲಕಾರಕಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವ, ಸಂಭವನೀಯ ಅಸ್ತಿತ್ವ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವವಿಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗೊಂದಲಗಳು ಆಂತರಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವಕ್ಕೆ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿವೆ. ವಿವರಣೆ ಗೊಂದಲವನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. X ಕೆಲವು ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿರಲಿ ಮತ್ತು Y ಕೆಲವು ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿರಲಿ. Yಯ ಮೇಲೆ Xನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು X ಮತ್ತು Y ಎರಡರ ಮೇಲೂ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಬಾಹ್ಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. Z ಕಾರಣವಾಗಿ X ಮತ್ತು Y ಎರಡರ ಮೇಲೂ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ X ಮತ್ತು Y ಬೇರೆ ಕೆಲವು ಚಲಪರಿಮಾಣ Z ನಿಂದ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳುತ್ತೇವೆ. X = x ಎಂಬ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ Y = y ಘಟನೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ X ಮತ್ತು Y ಗೊಂದಲಕ್ಕೀಡಾಗುವುದಿಲ್ಲಃ X = x ಮತ್ತು Y = y ಎಂಬ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ, X = x ಅನ್ನು ನೋಡಿದ ನಂತರ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಲ್ಲಿದೆ. ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ, ಈ ಸಮಾನತೆಯು X ಮತ್ತು Y ನಡುವೆ ವೀಕ್ಷಣಾ ಸಾಕ್ಷಿಯಾದ ಸಂಬಂಧವು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುವ ಸಂಬಂಧದಂತೆಯೇ ಇದ್ದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, x ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿದೆ. ತಾತ್ವಿಕವಾಗಿ, ಈ ಮಾದರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಬಯೇಸಿಯನ್ ಜಾಲವನ್ನು ನೋಡಿ) ಮತ್ತು Y ಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಗ್ರಾಫ್ ರಚನೆಯೊಂದೇ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ. ಔಷಧದ ಬಳಕೆಯು ರೋಗಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದ್ದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಔಷಧ Xನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಶೋಧಕನನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಲಿಂಗ (ಝಡ್) ರೋಗಿಯ ಔಷಧದ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಚೇತರಿಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ (ವೈ) ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ದತ್ತಾಂಶವು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಲಿಂಗ ಝಡ್ X ಮತ್ತು Y ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಝಡ್ X ಮತ್ತು Y ಎರಡಕ್ಕೂ ಒಂದು ಕಾರಣವಾಗಿದೆಃ ನಾವು ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣವು X ಮತ್ತು Z ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ (ಏಕೆಂದರೆ X ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ Z ನೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿಲ್ಲ). ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಗೊಂದಲಕಾರಿ ಅಂಶಗಳಿಗೆ, ಅವುಗಳ ವಿವಿಧ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು "ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ" ಮೂಲಕ ಬಯಸಿದ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಬಹುದು. ಸಿಂಗಲ್ ಕಾನ್ಫೌಂಡರ್ Zನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದು "ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸೂತ್ರ" ಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆಃ ಇದು Yಯ ಮೇಲೆ Xನ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಅಂದಾಜನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಅಸ್ಥಿರಗಳ Z ಗುಂಪಿನ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಅನೇಕ ಗೊಂದಲಗಳು ಇದ್ದಾಗ ಅದೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸೂತ್ರವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಯ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್-ಡೋರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ದ ಸೆಟ್ X ಮತ್ತು Y ನಡುವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು X ಗೆ ಬಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ Z "ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ" (ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ). ಅಂತಹ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು "ಬ್ಯಾಕ್-ಡೋರ್ ಅಡ್ಮಿಸಿಬಲ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು X ಮತ್ತು Y ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳಲ್ಲದ, ಆದರೆ ಕೇವಲ ಅದರ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಔಷಧ ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ, Z ಹಿಂಬಾಗಿಲಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದರಿಂದ (ಅಂದರೆ, ಇದು ಒಂದು ಹಿಂಬಾಗಿಲಿನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ), ಹಿಂಬಾಗಿಲಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸೂತ್ರವು ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆಃ ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರು ಔಷಧವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ಊಹಿಸಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಮೀಕರಣದ ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಹಿಂಜರಿತದಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ನಂಬಿಕೆಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸೆಟ್ Z ಗೆ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಝಡ್ X ಮತ್ತು Y ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದ್ದಾಗ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರತಿ-ಉದಾಹರಣೆಯು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಝಡ್ ಒಂದು ಗೊಂದಲಕಾರಿಯಲ್ಲ (ಅಂದರೆ, ಶೂನ್ಯ ಸೆಟ್ ಹಿಂಬಾಗಿಲಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ಝಡ್ಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ "ಕೊಲೈಡರ್ ಬಯಾಸ್" ಅಥವಾ "ಬರ್ಕ್ಸನ್ನ ವಿರೋಧಾಭಾಸ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಗೊಂದಲಕಾರಕಗಳಲ್ಲದ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕೆಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಹಿಂಬಾಗಿಲಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುವ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಗೊಂದಲವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, Z ಅಂತಹ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, Eq ನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ. (3) ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪರ್ಲ್ಸ್ ಡು-ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಲ. ಇತಿಹಾಸ ಮೊರಾಬಿಯಾ (2011) ಪ್ರಕಾರ, ಕನ್ಫೌಂಡಿಂಗ್ ಎಂಬ ಪದವು ಮಧ್ಯಕಾಲೀನ ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಕ್ರಿಯಾಪದ "ಕನ್ಫುಂಡೆರೆ" ನಿಂದ ಬಂದಿದೆ, ಇದರರ್ಥ "ಮಿಶ್ರಣ", ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಒಬ್ಬರು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಯಸುವ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಇತರ ಕಾರಣಗಳ ನಡುವಿನ ಗೊಂದಲವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಗ್ರೀನ್ಲ್ಯಾಂಡ್, ರಾಬಿನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪರ್ಲ್ ಅವರು 1843 ರಲ್ಲಿ ಜಾನ್ ಸ್ಟುವರ್ಟ್ ಮಿಲ್ ಅವರು ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಮಾನದಲ್ಲಿ "ಗೊಂದಲ" ಎಂಬ ಪದದ ಆರಂಭಿಕ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಫಿಶರ್ ಅವರು ತಮ್ಮ 1935 ರ ಪುಸ್ತಕ "ದಿ ಡಿಸೈನ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್ಪೆರಿಮೆಂಟ್ಸ್" ನಲ್ಲಿ "ಕನ್ಫೌಂಡಿಂಗ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಅಪವರ್ತನೀಯ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ (ಅಂದರೆ, ವಿಭಜನೆ) ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಂವಹನಗಳನ್ನು "ಬ್ಲಾಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು". ಇದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿತು, ಆದಾಗ್ಯೂ ಫಿಶರ್ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ಹೊಂದಿದ್ದರು, ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಮಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ವಾಂಡೆನ್ಬ್ರೂಕ್ (2004) ಅವರ ಪ್ರಕಾರ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಂಪುಗಳ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಹಿರಂಗ ಮತ್ತು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದ) "ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ" ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ "ಗೊಂದಲ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದು ಕಿಶ್. ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು "ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ" ಮತ್ತು ಇತರರನ್ನು "ಹೋಲಿಸಲಾಗದ" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಔಪಚಾರಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಂತರ ಗ್ರೀನ್ಲ್ಯಾಂಡ್ ಮತ್ತು ರಾಬಿನ್ಸ್ (1986) ಅವರು ನೆಯ್ಮನ್ (1935) ಮತ್ತು ರುಬಿನ್ (1974) ಅವರ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಇವುಗಳನ್ನು ನಂತರ ಬ್ಯಾಕ್-ಡೋರ್ ಸ್ಥಿತಿಯಂತಹ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಮಾನದಂಡಗಳಿಂದ ಪೂರಕಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು (ಪರ್ಲ್ 1993; ಗ್ರೀನ್ಲ್ಯಾಂಡ್, ರಾಬಿನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪರ್ಲ್ 1999). ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಮಾನದಂಡಗಳು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿವೆ. ವಿಧಗಳು ಮಾನವ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಅಪಾಯದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಆಹಾರ ಸಂಯೋಜಕ, ಕೀಟನಾಶಕ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಔಷಧದಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಗೊಂದಲವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ, ಅದೇ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ (ವಯಸ್ಸು, ಆಹಾರ, ಶಿಕ್ಷಣ, ಭೌಗೋಳಿಕತೆ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಸ್ವಯಂಸೇವಕರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ), ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಇದೇ ರೀತಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿರಬಹುದು. ಸ್ವಯಂಸೇವಕರ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಅಸಮರ್ಥತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಗೊಂದಲವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೀತಿಯ ಗೊಂದಲಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ, ಗೊಂದಲವನ್ನು ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ವಿಧವು "ಸೂಚನೆಯಿಂದ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತದೆ", ಇದು ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಅಂಶಗಳು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು (ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅಂದಾಜುಗಳು), ತಿಳಿದಿರುವ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಮರೆತುಹೋದ ಅಥವಾ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಅಂಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಸೂಚನೆಯಿಂದ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವಿಕೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿ ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯೋಜನೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸೂಚನೆಯಿಂದ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. ಗೊಂದಲಮಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಮಾಪನ ಸಾಧನದ ಆಯ್ಕೆ (ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಗೊಂದಲ), ಸನ್ನಿವೇಶದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು (ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಗೊಂದಲ), ಅಥವಾ ಅಂತರ-ವೈಯಕ್ತಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು (ವ್ಯಕ್ತಿ ಗೊಂದಲ). ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಲ್ಲದ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿನ್ಯಾಸಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಗೊಂದಲವು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಅಳತೆಯು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಬೇರೆ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಅಳೆಯುವಾಗ ಈ ರೀತಿಯ ಗೊಂದಲವು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಅರೆ-ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಗೊಂದಲವು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಸಂಶೋಧಕರು ತಪ್ಪಾಗಿ ಮತ್ತೊಂದು ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸಿದಾಗ ಈ ರೀತಿಯ ಗೊಂದಲ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಘಟಕಗಳ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಕಾರ್ಮಿಕರು), ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಇತರ (ಗಮನಿಸಿದ ಅಥವಾ ಗಮನಿಸದ) ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಿಂಗ) ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತಾನೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬರು ಜನನ ಕ್ರಮದ (1ನೇ ಮಗು, 2ನೇ ಮಗು, ಇತ್ಯಾದಿ) ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಮತ್ತು ಮಗುವಿನಲ್ಲಿ ಡೌನ್ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ನ ಉಪಸ್ಥಿತಿ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ತಾಯಿಯ ವಯಸ್ಸು ಗೊಂದಲದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗುತ್ತದೆಃ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಾಯಿಯ ವಯಸ್ಸು ಮಗುವಿನ ಡೌನ್ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ನೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಾಯಿಯ ವಯಸ್ಸು ನೇರವಾಗಿ ಡೌನ್ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಜನನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ (50 ನೇ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ತನ್ನ 1 ನೇ ಮತ್ತು 3 ನೇ ಮಗುವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ತಾಯಿ ಅದೇ ಅಪಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ) ತಾಯಿಯ ವಯಸ್ಸು ಜನನ ಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ (ಅವಳಿಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, 2 ನೇ ಮಗು, 1 ನೇ ಮಗುವಿನ ಜನನಕ್ಕಾಗಿ ತಾಯಿ ತನಗಿಂತ ದೊಡ್ಡವಳಿದ್ದಾಗ ಜನಿಸುತ್ತದೆ) ತಾಯಿಯ ವಯಸ್ಸು ಜನನ ಕ್ರಮದ ಪರಿಣಾಮವಲ್ಲ (2 ನೇ ಮಗುವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ತಾಯಿಯ ವಯಸ್ಸನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ) ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ, ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಟ್ಟಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು. ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಇತರ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಅಂಶಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾನವನ ಆರೋಗ್ಯದ ಮೇಲೆ ತಂಬಾಕು ಧೂಮಪಾನದ ಅಧ್ಯಯನವು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಧೂಮಪಾನ, ಮದ್ಯಪಾನ ಮತ್ತು ಆಹಾರಕ್ರಮಗಳು ಜೀವನಶೈಲಿಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಧೂಮಪಾನದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಆದರೆ ಆಲ್ಕೋಹಾಲ್ ಸೇವನೆ ಅಥವಾ ಆಹಾರಕ್ರಮವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸದ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಧೂಮಪಾನದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಕಲ್ಲಿದ್ದಲು ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯಂತಹ ಔದ್ಯೋಗಿಕ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಧೂಮಪಾನ ಮತ್ತು ಗೊಂದಲವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯೋಗದಲ್ಲಿ ಧೂಮಪಾನಿಗಳಲ್ಲದವರು ಅಥವಾ ಮದ್ಯಪಾನ ಮಾಡದವರ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಆರೋಗ್ಯದ ಮೇಲೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಕಡೆಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತಿಯಾಗಿರಬಹುದು. ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾದ ಹೋಲಿಕೆಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವ ಅಂಶಗಳ ಸಂಭವ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿನ ಕಡಿತವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಕೋರ್ ರಚನೆಗಳ ಕ್ರಮಗಳು ಅಥವಾ ಕುಶಲತೆಗಳು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಿದ್ದರೆ (ಅಂದರೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಗೊಂದಲಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ), ಉಪಗುಂಪು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದಿರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಹೋಲಿಕೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು (ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ). ಪೀರ್ ರಿವ್ಯೂ ಎಂಬುದು ಅಧ್ಯಯನದ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಂಭವಿಸಿದ ನಂತರ ಗೊಂದಲದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪೀರ್ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಅಧ್ಯಯನದ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಒಂದು ವಿಭಾಗದೊಳಗಿನ ಸಾಮೂಹಿಕ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಅಂತೆಯೇ, ಪ್ರತಿಕೃತಿಯು ಪರ್ಯಾಯ ಅಧ್ಯಯನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನದ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರಂಭಿಕ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗೊಂದಲಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು). ಗೊಂದಲದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿ ವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಅಧ್ಯಯನ ತಾಣಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಾಗ, ತಾಣಗಳು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಗೊಂದಲದ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಧ್ಯಯನ ತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಬಹುದು. ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅಳತೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಹುಶಃ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಸರೀಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದು. ಪರಿಸರೀಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಂತರ ಸೈಟ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದಾಗಿ ಉಳಿದಿರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿರುವ ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಗೊಂದಲದ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಹೊರಗಿಡಲು ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಆ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ವಿವಿಧ ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆಃ ಕೇಸ್-ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಎರಡೂ ಗುಂಪುಗಳು, ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಗೊಂದಲಕಾರರನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಾರಾದರೂ ಮಯೋಕಾರ್ಡಿಯಲ್ ಇನ್ಫಾರ್ಕ್ಟ್ನ ಕಾರಣವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು ಸಂಭಾವ್ಯ ಗೊಂದಲದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಪ್ರತಿ 67 ವರ್ಷದ ಇನ್ಫಾರ್ಕ್ಟ್ ರೋಗಿಯನ್ನು ಆರೋಗ್ಯಕರ 67 ವರ್ಷದ "ನಿಯಂತ್ರಣ" ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೇಸ್-ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಲಿಂಗಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ನ್ಯೂನತೆಃ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಾಗ ಮಾತ್ರ ಕೇಸ್-ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ. ತಿಳಿದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗೊಂದಲಕಾರಿ ಅಂಶಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯು ಪ್ರಕರಣದ ರೋಗಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯಂತೆಯೇ ಇರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳುಃ ಪ್ರಕರಣ-ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಧ್ಯಯನವು 1) 45 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ, 2) ಆಫ್ರಿಕನ್-ಅಮೇರಿಕನ್, 3) ಅಲಾಸ್ಕಾದ, 4) ಅತ್ಯಾಸಕ್ತಿಯ ಫುಟ್ಬಾಲ್ ಆಟಗಾರ, 5) ಸಸ್ಯಾಹಾರಿ ಮತ್ತು 6) ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗದ ಕಾರಣವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ರೋಗವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡದಿರುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯು ಹೊಂದಿರದ ಯಾವುದೇ ರೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾನೆ-ಆದರೆ ಅಂತಹ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅಗಾಧವಾದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೋಹಾರ್ಟ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳುಃ ಒಂದು ಮಟ್ಟದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯೂ ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ವಯೋಮಾನದ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲಿಂಗವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಜನರ ಸಮೂಹವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಸಮೂಹಗಳು ಸಂಭವನೀಯ ಗೊಂದಲದ ಅಸ್ಥಿರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಲಿಂಗವನ್ನು ಗೊಂದಲಕಾರಿಗಳು ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಕೇವಲ 40 ರಿಂದ 50 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಪುರುಷರು ಮಾತ್ರ ದೈಹಿಕವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯ ಅಥವಾ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಮಯೋಕಾರ್ಡಿಯಲ್ ಇನ್ಫಾರ್ಕ್ಟ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಕೋಹಾರ್ಟ್ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ತೊಡಗುತ್ತಾರೆ. ನ್ಯೂನತೆಃ ಕೋಹಾರ್ಟ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊರಗಿಡುವುದರಿಂದ ಸಂಶೋಧಕರು ಅಧ್ಯಯನವು ಉಪಯುಕ್ತವೆಂದು ಅವರು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವ ಅದೇ ರೀತಿಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ತುಂಬಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅಂದರೆ ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣ ಸಂಬಂಧವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಅಧ್ಯಯನದ ಶಿಫಾರಸುಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅಂತೆಯೇ, ಅಧ್ಯಯನದೊಳಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ "ಅತಿಯಾದ ಸ್ತರೀಕರಣ" ವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ತರದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆ ಸ್ತರದ ಸದಸ್ಯರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗಮನಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿಲ್ಲದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಡಬಲ್ ಬ್ಲೈಂಡಿಂಗ್ಃ ಪ್ರಯೋಗದ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಕರಿಂದ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಪ್ರಯೋಗ ಗುಂಪಿನ ಸದಸ್ಯತ್ವವನ್ನು ಮರೆಮಾಚುತ್ತದೆ. ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂದು ತಿಳಿಯುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವ ಮೂಲಕ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಪ್ಲಸೀಬೊ ಪರಿಣಾಮವು ಒಂದೇ ಆಗಿರಬೇಕು. ವೀಕ್ಷಕರು ತಮ್ಮ ಸದಸ್ಯತ್ವವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದರಿಂದ ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಷಪಾತ ಇರಬಾರದು. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗಃ ಭಾಗವಹಿಸುವವರಿಂದ ಸ್ವಯಂ-ಆಯ್ಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸಕರ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವ ವಿಧಾನ. ಪ್ರಯೋಗವು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆ ಜನರೇಟರ್ನಂತಹ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷಕರು ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಗುಂಪಿನ ಸದಸ್ಯರನ್ನು ತಮ್ಮ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ (ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ, ಸಮಾನಾಂತರ) ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಯಾಮದ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಕುರಿತಾದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ವ್ಯಾಯಾಮ ಮಾಡದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿಗೆ ಸೇರಲು ಬಯಸಿದರೆ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಯಾಮ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿರುವ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ಗುಂಪಿಗೆ ಸೇರಲು ಬಯಸಿದರೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ವ್ಯಾಯಾಮದ ಜೊತೆಗೆ, ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಯೋಗದ ಆರೋಗ್ಯ ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯಕರ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರೇರಣೆಯಂತಹ ಇತರ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ವೀಕ್ಷಕನ ಕಡೆಯಿಂದ, ಪ್ರಯೋಗಕಾರರು ಅಧ್ಯಯನವು ನೋಡಲು ಬಯಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು ಇರುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು (ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ, ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ವರ್ತನೆ) ಅವರ ಬಯಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಶ್ರೇಣೀಕರಣಃ ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ದೈಹಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಮಯೋಕಾರ್ಡಿಯಲ್ ಇನ್ಫಾರ್ಕ್ಟ್ನಿಂದ ರಕ್ಷಿಸುವ ನಡವಳಿಕೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ; ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ಗೊಂದಲಕಾರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಂತರ ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ-ಇದರರ್ಥ ಚಟುವಟಿಕೆ ಮತ್ತು ಇನ್ಫಾರ್ಕ್ಟ್ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪ್ರತಿ ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ವಯೋಮಾನದ ಗುಂಪುಗಳು (ಅಥವಾ ವಯಸ್ಸಿನ ಸ್ತರಗಳು) ವಿಭಿನ್ನ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ವಯಸ್ಸನ್ನು ಗೊಂದಲದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಾಧನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಂಟೆಲ್-ಹೇನ್ಸೆಲ್ ವಿಧಾನಗಳು, ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳ ಶ್ರೇಣೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ತಿಳಿದಿರುವ ಕನ್ಫೌಂಡರ್ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕೋವೇರಿಯೇಟ್ಗಳಾಗಿ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗೊಂದಲಕ್ಕೀಡಾಗುವುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ರಿಗ್ರೆಷನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಬಹುವಿಧದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ. ಬಹುಭಿನ್ನರೂಪದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ಶಕ್ತಿ ಅಥವಾ ಧ್ರುವೀಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಖಿನ್ನತೆ-ಶಮನಕಾರಿಗಳ ಬಹುವಿಧದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದರೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಟಿಸಿಎ ಮತ್ತು ಎಸ್ಎಸ್ಆರ್ಐಗಳಿಗೆ ಖಿನ್ನತೆ-ಶಮನಕಾರಿಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸದಿದ್ದರೆ, ಈ ಎರಡು ವರ್ಗದ ಖಿನ್ನತೆ-ಶಮನಕಾರಿಗಳು ಮಯೋಕಾರ್ಡಿಯಲ್ ಇನ್ಫಾರ್ಕ್ಷನ್ ಮೇಲೆ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಾನಗಳು ತಮ್ಮ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆಃ ಗೊಂದಲದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ನಕಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರಕ್ಷಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕೈಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ನಡೆಸುವುದು, ಅಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗೊಂದಲದ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು (ತಿಳಿದಿರುವ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ) ಎಲ್ಲಾ ಅಧ್ಯಯನ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಸೇರ್ಪಡೆ/ಹೊರಗಿಡಲು ಬೈನರಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ. ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು-ಡಬಲ್-ಬ್ಲೈಂಡ್ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ, ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ತಾವು ನಕಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ರೋಗಿಗಳು ಅವರು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ (ನಿಜವಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ) ಮಾತ್ರ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಇದು ನೈತಿಕ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರವಲ್ಲ. ಪ್ರಸ್ತುತ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ದೃಢವಾದ ಪುರಾವೆಗಳಿಲ್ಲದ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ, ಅಂತಹ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ನೈತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿರಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಅನೇಕ ಜನರು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿಜವಾದ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಆದರೂ ಈ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡದಿರಬಹುದು. ಶಾಮ್-ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಪಾಯಗಳು ತಿಳಿದಿರುವುದರಿಂದ, ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅನಂತವಾಗಿ ನಡೆಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹವಾದ ನೈತಿಕತೆಯಾಗಿದೆ. ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಅಧ್ಯಯನದೊಳಗೆ ಅಥವಾ ಅದರಾದ್ಯಂತ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬೇಕಾಗಿದ್ದ, ಆದರೆ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಉಳಿದುಕೊಂಡಿರುವ ಅಸ್ಥಿರಗಳಾಗಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಸಿಂಧುತ್ವಕ್ಕೆ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿವೆ. ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಗುವ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಕ್ಯಾಂಪ್ಬೆಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾನ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆಂತರಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಬೆದರಿಕೆಗಳೆಂದರೆ ಇತಿಹಾಸ, ಪಕ್ವತೆ, ಪರೀಕ್ಷೆ, ಉಪಕರಣ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಹಿಂಜರಿತ, ಆಯ್ಕೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮರಣ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ-ಇತಿಹಾಸದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು. ಕಲಾಕೃತಿಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿ-ಪರೀಕ್ಷಾ-ನಂತರದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪು ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಈ ವಿನ್ಯಾಸದೊಳಗೆ, "ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿರುವ ಜನರ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು (ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಅನುಭವದ (ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರದ ಹಂತ) ನಂತರ ಮತ್ತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ". ಹೀಗಾಗಿ, ಕಲಾಕೃತಿಗಳ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು (ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ) ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಭಾಗವಹಿಸುವವರಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳನ್ನೂ ನೋಡಿ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾದ-ಚಲಿಸಬಲ್ಲ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಃ ಕನ್ಫೌಂಡಿಂಗ್ ಅಂಡ್ ಎಫೆಕ್ಟ್ ಮೆಷರ್ ಮೋಡಿಫಿಕೇಷನ್ (ಬೋಸ್ಟನ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಪಬ್ಲಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್) ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ (ಯೇಲ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ) ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಬೈ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ನ್ಯೂ ಇಂಗ್ಲೆಂಡ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಆಫ್ ವೇರಿಯೆನ್ಸ್ ಕಾಸಲ್ ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ಡಿಸೈನ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್ಪೆರಿಮೆಂಟ್ಸ್