2.4.3 Approximating تجربن

اسان تجربن ته اسان کي ائين نه ٿا ڪري سگهو ذري گهٽ ڪري سگهو ٿا. ٻه اچي ته خاص طور تي سنڌ جي ڊجيٽل عمر کان فائدو سميلن ۽ قدرتي تجربا آهن.

ڪيتريون ئي اهم فڪري ۽ پاليسي سوال causal آهن. ڇا اجورو تي هڪ نوڪري ٽريننگ پروگرام جو اثر آهي: جي ٻڌ، مثال طور، هيٺيان سوال ٿا ڪريون؟ هڪ طريقو هن سوال جو جواب لاء هڪ randomized ڪنٽرول آزمائش جتي ڪارڪنن ترتيب يا تربيت حاصل ڪرڻ يا تربيت حاصل نه لڳايو ٿيا سان ٿئي ها. ان کان پوء، تحقيق چئجي قوم جن کي ته ان کي وصول نه ڪيو ڪرڻ جي تربيت ملي جو اجورو comparing جي انهن ڌرين لاء تربيت جو اثر جو اندازو ٿي سگهي ٿو.

هن سادي مقابلو ڳالھ کان اڳ ڊيٽا کي به گڏ ڪيو ويو هاڻي ته مان ڇو ته صحيح آهي ته: randomization. randomization کان سواء، ان مسئلي کي گهڻو trickier آهي. هڪ محقق قوم منجھ جن سائن اپ نه ڪيو ڪرڻ جي تربيت لاء مٿي پير جو اجورو compare سگهي. ته مقابلو شايد ڏيکاري ھا ته جيڪي ماڻهو تربيت حاصل وڌيڪ ڪمايو، پر آهي هن جو ڪيترو تربيت ۽ هن جو ڪيترو جو سبب آهي، ڇاڪاڻ ته ماڻهن کي تربيت لاء نشاني اپ تن کي سائن اپ نه ٿا تربيت لاء کان مختلف آهن؟ ٻين لفظن ۾، ان قوم جي انهن ٻن گروپن جي مزوري compare لاء چڱو آھي؟

چڱو comparisons جي باري ۾ اهو به تعلق نه ڪي تحقيق تي ايمان کي ته اهو ناممڪن آهي هڪ آزمائش ڊوڙندو کان سواء causal انومان ڪرڻ ٿي ويا آهن. هن دعوي به پري ٿيو. جڏهن ان کي سچو آهي ته تجربن causal اثرات لاء وڏا ثبوت مهيا ڪري، اتي ٻي حڪمت ته قيمتي causal ڪاٿي مهيا ڪري سگهو ٿا. سوچڻ ته causal ڪاٿي (passively ڊيٽا هتان جي صورت ۾) (تجربن جي صورت ۾) يا آسان يا ممڪن آهي جو ان جي بدران، ان کي ڀلو آھي وڏا کان ھيڻو ڪري هڪ continuum گڏ ڪوڙي causal ڪاٿي ٺاهڻ لاء حڪمت جي خيال کي (شخصيت 2.4). جي continuum جي وڏا آخر ۾ ڪنٽرول تجربن randomized آهن. پر، انهن ڇاڪاڻ ته ڪيترن ئي علاج حڪومتن يا ڪمپنين کان تعاون جي حقيقي مقدار جي ضرورت اڪثر سماجي تحقيق ۾ ائين ڪرڻ ڏکيو آهي. ڪافي رڳو اتي ڪيترن ئي تجربن آهي ته اسان کي ائين نه ٿا ڪري سگهو ٿا. مون کي ٻنهي جي strengths ۽ randomized ڪنٽرول تجربن جي ڪمزورين کي باب 4 جي موڪليل ڪهڙو ٿيندو، ۽ مون کي دليل ويندس ته ڪن حالتن ۾، اتي مضبوط اخلاقي سبب تجرباتي طريقن کي observational پسند ڪرڻ لاء آهن.

شخصيت 2.4: اندازي مطابق causal اثرات لاء تحقيق حڪمت جي Continuum.

جي continuum به گڏ هوا، اتي حال جتي تحقيق کي چٽيء طرح randomized نه ڪيو آهي. اھا آھي، تحقيق اصل ۾ هڪ آزمائش ڪري رهيا کان سواء آزمائش-وانگر علم سکڻ لاء ڪوشش ڪري رهيا آهن. قدرتي طور، هن tricky ٿيڻ وارو آهي، پر وڏي ڊيٽا وڏي حالا ۾ causal انومان ڪرڻ اسان جي صلاحيت improves.

ڪڏهن ڪڏهن اتي جوڙ، جتي دنيا ۾ randomness تحقيق لاء هڪ آزمائش وانگر شيء پيدا ڪرڻ لاء هاڻي آهن. اهي فريب قدرتي تجربن سڏيندا آهن، ۽ اهي سيڪشن 2.4.3.1 ۾ تفصيل سان سمجهي ويندا. جڏھن ھتي ھجي وڏي ڊيٽا وسيلن-انهن جي فطرت هميشه-تي ۽ سندن سائيز-عمارت سازيء جي ٻن مضمونن جي قدرتي تجربن مان سکڻ لاء اسان جي صلاحيت enhances.

وڌيڪ randomized ڪنٽرول تجربن کان پري منتقل ڪرڻ، ڪڏهن ڪڏهن اتي فطرت ۾ به هڪ واقعو آهي ته اسان کي هڪ قدرتي آزمائش ذري گهٽ ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهي ٿو نه آهي. انهن جي سيٽنگ ۾، اسان کي ڌيان هڪ آزمائش ذري گهٽ ڪرڻ جي هڪ ڪوشش ۾ غير تجرباتي ڊيٽا اندر comparisons تعمير ڪري سگهن ٿا. اهي فريب سميلن سڏيندا آهن، ۽ اهي سيڪشن 2.4.3.2 ۾ تفصيل سان سمجهي ويندا. قدرتي تجربن وانگر، سميلن ۾ هڪ خاڪي ته به ويل جي انگن اکرن کان هٽي ڪري فائدا آهي. خاص ۾، جي تمام وڏا سائيز-ٻنهي ڪيس جي تعداد جي سلسلي ۾ ۽ معلومات جي قسم رپيا کڻي-وڏي سميلن ۾ ڪري رھیو آھي. قدرتي تجربن ۽ سميلن جي وچ ۾ ان جو اهم فرق آهي ته قدرتي تجربن ۾ محقق عمل جنهن جي ذريعي علاج لڳايو ويو هو ڄاڻندو آھي ۽ ايمان اها بي ترتيبي ٿي آهي.

قدرتي تجربن ۽ سميلن ۾: چڱو comparisons ته سڌن ما تجربن ڪندا جو تصور به ٻه متبادل اچي underlies. اهي اچي ڊيٽا توهان کي اڳ ۾ ئي آهي ته جي اندر ويٺي چڱو comparisons discovering جي passively هتان جي انگن اکرن کان causal اثرات جو اندازو ڪري توهان کي فعال ڪندو.