4.1 تعارف

هن ڪتاب-مشاهدو رويي (باب 2) ۽ سوال پڇڻ (باب 3) ۾ ايترو پري ڍڪي جي اچي ۾ -researchers جيڪي قدرتي دنيا ۾ ايندڙ آهي جي باري ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ. هن اچڻ هن باب-ڊوڙندو تجربن-آهي بنيادي طور مختلف ۾ ٻ. تحقيق تجربن هلائي جڏهن، اھي systematically جي دنيا ۾ مداخلت ڊيٽا ته ideally سبب-۽-اثر رشتي جي باري ۾ سوالن جا جواب ڏيڻ لاء جاء والارڻ لاء آهي پيدا ڪرڻ.

سبب-۽-اثر سوال سماجي تحقيق ۾ تمام عام آهي، ۽ مثال جيئن وڌندا آھي استاد 'پگھارون شاگرد سکيا وڌي سوال شامل آهن؟ روزگار جي شرح تي نالي ماتر اجورو جو اثر ڇا آهي؟ ڪيئن هڪ نوڪري درخواست جي ذات هڪ نوڪري ملڻ جو کيس موقعو اثر ٿو پوي؟ انهن کي چٽيء طرح causal سوال ڪرڻ کان سواء، ڪڏهن ڪڏهن سبب-۽-اثر سوالن جا ڪي ڪارڪردگي Metric جي maximization جي باري ۾ وڌيڪ عام سوال ۾ implicit آهن. مثال طور، سنڌ جي سوال "ڇا رنگ بٽڻ تي هڪ اين جي او ويب سائيٽ ويب سائيٽ تي چندي maximize ٿيندو؟" واقعي چندي تي مختلف بٽڻ تي رنگن جي اثر جي باري ۾ سوال جو پکو آهي.

هڪ رستو سبب-۽-اثر سوالن جا جواب لاء موجود ڊيٽا ۾ نمونن لاء نظر آهي. مثال طور، اسڪولن جي هزارين مان ڊيٽا کي استعمال ڪندي، اوھان کي حساب ٿئي شاگردن کي اسڪولن ته توبهه اعلي استاد پگھارون ۾ وڌيڪ معلوم ٿئي ٿو ته. پر، هن باهمي ڏيکاري ٿو ته اعلي پگھارون شاگردن ۾ وڌيڪ سکڻ لاء ڄماياسون؟ جو رخ نه. اسڪول جتي استاد کان وڌيڪ ڪمائي ڪيترن ئي طريقن ۾ مختلف ٿي سگهي ٿي. مثال طور، اعلي استاد پگھارون سان اسڪولن ۾ شاگردن wealthier خاندانن مان اچي ٿئي. اهڙيء طرح، جيڪي استادن جي هڪ اثر جهڙو ڏسڻ ۾ صرف شاگردن جي مختلف قسمن comparing کان اچي سگهي ٿو. شاگردن جي وچ ۾ اهي unmeasured اختلاف confounders سڏيندا آهن، ۽ عام ۾، confounders جي امڪان تي تحقيق موجود ڊيٽا ۾ نمونن کي ڳولي جي سبب-۽-اثر سوالن جا جواب ڪرڻ جي صلاحيت تي پهتل wreaks.

confounders جي مسئلي کي هڪ حل جي گروپن جي وچ ۾ Observable اختلاف لاء adjusting جي شفاف comparisons ڪرڻ جي ڪوشش ڪرڻ آهي. مثال طور، توهان جي حڪومت ۾ ويب سائيٽن جو تعداد کان ملڪيت ٽيڪس ڊيٽا ڊائون لوڊ ڪرڻ جي قابل ٿي ٿئي. ان کان پوء، توهان کي اسڪولن ۾ جتي گهر جي ڀيٽ ۾ ساڳي آهي پر استاد پگھارون مختلف آهن، ۽ اوهان کي اڃان به ڏسي سگهي شاگردن کي اعلي استاد ادا سان اسڪولن ۾ وڌيڪ معلوم ٿئي ٿو ته ۾ شاگرد جي ڪارڪردگي compare سگهي. پر، اتي اڃا به ڪيترن ئي ممڪن confounders آهن. ٿي سگهي ٿو ته اهي شاگرد جي ماء پيء کي تعليم جي سندن جي سطح ۾ تڪرار يا ٿي سگهي ٿو ته اسڪولن عوام لائبريريون لاء سندن قرب ۾ تڪرار يا ٿي سگهي ٿو ته اعلي استاد قيمت ادا ڪرڻ سان سنڌ جي اسڪولن ۾ به، principals ۽ پرنسپال ڏن لاء اعلي ادا ڪري، نه استاد ادا ڪيو آهي حقيقت ڇا وڌندا آهي شاگرد سکيا. تون سان گڏو گڏ اهي ٻئي عنصر اندازو ڪرڻ جي ڪوشش ڪري سگهي ٿي، پر ممڪن confounders جي فهرست اعتراف کٽ آھي. ڪيترن ئي حال ۾، توکي صرف ماڻ ۽ سڀني جي لحاظ کان confounders لاء پورائي نه ٿا ڪري سگهو. هن اچڻ صرف توهان ايترو پري وٺي سگهي ٿو.

confounders جي مسئلي کي هڪ بهتر حل تجربن ڊوڙندو آهي. تجربن تحقيق قدرتي حڪم reliably سبب-۽-اثر سوال جو جواب ڪرڻ ۾ ڊيٽا ايندڙ ۾ correlations کان وڃڻ لاء فعال. جي اينالاگ جي عمر ۾، تجربن اڪثر logistically ڏکيو ۽ مهانگو هئا. هاڻي، جي ڊجيٽل عمر ۾، نظاميہ constraints جتان پري fading آهن. نه رڳو اها پهچ جن تي تحقيق وانگر تجربن ڪندا ماضي ۾ ڪم ڪيو آهي، ان کي هاڻي تجربن جي نئين قسم هلائڻ لاء ممڪن آهي.

مون کي ايترو پري ڇا لکيو وڃان ۾ مون کي منهنجي زبان ۾ سا لوز ٿي وئي، پر ان کي ٻن شين جي وچ ۾ فرق ڪرڻ ضروري آهي: تجربن ۽ randomized ڪنٽرول تجربن. هڪ آزمائش ۾ هڪ محقق جي ​​دنيا ۾ intervenes ۽ پوء هڪ ڪالهه توري. مون کي هن جي اچڻ جي طور تي بيان ٻڌو وڃان "perturb ۽ مشاهدو." هن حڪمت عملي جي قدرتي سائنس ۾ تمام اثرائتو آهي، پر طبي ۽ سماجي سائنس ۾، اتي ٻي اچڻ ته بهتر ڪم آهي. هڪ randomized ڪنٽرول آزمائش ۾ هڪ محقق ڪجهه ماڻهن ۽ ٻين جي لاء نه لاء intervenes، ۽ تنقيدي، سنڌ جي محقق جنهن ماڻهن کي (مثال طور، هڪ پئسن عيوض flipping) randomization جي مداخلت وٺڻ جو حڪم. هن طريقيڪار ensures ته randomized ڪنٽرول تجربن ٻن گروپن جي وچ ۾ چڱو comparisons ٺاهي: ته ان جي مداخلت ۽ هڪ نه ڪئي آهي ته ملي آهي هڪ. ٻين لفظن ۾، randomized ڪنٽرول تجربن confounders جي مشڪلاتن کي حل آهن. تجربن ۽ randomized ڪنٽرول تجربن جي وچ ۾ اهم اختلاف جي باوجود، سماجي تحقيق اڪثر interchangeably انهن اصطلاحن کي استعمال. مون کي هن ڪنوينشن جي پٺيان ويندس، پر، ڪجهه جون پوائينٽون تي، مون کي randomization ۽ هڪ ڪنٽرول گروپ کان سواء تجربن جي حوالي سان randomized ڪنٽرول تجربن جي اهميت emphasize ڪرڻ جي گڏيل ڀڃندا ويندس.

Randomized ڪنٽرول تجربن جي سماجي دنيا جي باري ۾ سکڻ لاء هڪ طاقتور انداز ۾ ٿي ثابت ڪيو آهي، ۽ هن باب ۾، مون کي توهان ڪيئن پنهنجي تحقيق ۾ انهن کي استعمال ڪرڻ جي باري ۾ وڌيڪ تعليم ويندس. سيڪشن 4،2 ۾، مون کي وڪيپيڊيا تي هڪ آزمائش جو هڪ مثال سان experimentation جي بنيادي عقل بيان ويندس. ان کان پوء، سيڪشن 4،3 ۾، مون کي ليبارٽري تجربن ۽ ميدان تجربن ۽ اينالاگ تجربن ۽ ڊجيٽل تجربن جي وچ ۾ اختلاف جي وچ ۾ فرق بيان ويندس. وڌيڪ، مون کي دليل ويندس ته ڊجيٽل ميدان تجربن سڀ هڪ پيماني تي آهي ته عربن جي لحاظ کان نه هئي، اينالاگ ليبارٽري تجربن (تنگ قبضي) ۽ اينالاگ جي ميدان ۾ تجربن (حقيقت نگاري) جي بهترين مضمونن جي آڇ ڪري سگهن ٿا. اڳيون، شق 4.4 ۾، مون کي ٽي نظريا-جي درستي، علاج اثرات، ۽ مشين-ته امير تجربن ڊيزائنگ لاء ٿيندا رهيا آهن جو heterogeneity بيان ويندس. ان کي پاڻ ڪندا (سيڪشن 4.5.1) يا طاقتور (سيڪشن 4.5.2) سان ڀائيواري ڪندو: ته پس منظر سان، مون کي واپار-offs ڊجيٽل تجربن ڪرائڻ لاء ٻه مکيه حڪمت ۾ ملوث بيان ويندس. آخر ۾، آء ڪيئن اوھان کي ڊجيٽل تجربن (سيڪشن 4.6.1) جي حقيقي طاقت جو فائدو وٺي ۽ ذميواري آهي ته اقتدار (سيڪشن 4.6.2) سان گڏ اچي ٿو جو ڪجهه بيان ڪري سگهي ٿو جي باري ۾ ڪجهه خاڪي صلاح سان ويچار ايندي. هن باب ۾ رياضياتي notation ۽ رواجي ٻولي جي وقفي سان پيش ڪيو ويندو. تجربن کي هڪ کان وڌيڪ رواجي، رياضياتي اچڻ ۾ دلچسپي قارئين به باب جي آخر ۾ سنڌ جي ٽيڪنيڪل جر پڙهڻ گهرجي.