Spillover (experiment)
পরীক্ষাগুলিতে, একটি স্পিলওভার এমন একটি বিষয়ের উপর পরোক্ষ প্রভাব যা পরীক্ষা দ্বারা সরাসরি চিকিত্সা করা হয় না। এই প্রভাবগুলি নীতি বিশ্লেষণের জন্য দরকারী কিন্তু পরীক্ষার পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণকে জটিল করে তোলে। স্পিলওভার প্রভাবগুলির বিশ্লেষণে হস্তক্ষেপ না করার অনুমান বা এস. ইউ. টি. ভি. এ (স্থিতিশীল একক চিকিৎসা মূল্য অনুমান) শিথিল করা জড়িত। এই অনুমানের জন্য প্রয়োজন যে, প্রথম বিষয়ের সম্ভাব্য ফলাফলের প্রকাশ শুধুমাত্র সেই বিষয়ের উপর নির্ভর করে যার নিজস্ব চিকিৎসার অবস্থা, এবং অন্য বিষয়ের জে-এর চিকিৎসার অবস্থা দ্বারা প্রভাবিত হয় না। সাধারণ সেটিংসে যেখানে গবেষক গড় চিকিত্সার প্রভাব () অনুমান করতে চান, হস্তক্ষেপ না করার অনুমান লঙ্ঘনের অর্থ হল এটিই-এর জন্য ঐতিহ্যবাহী অনুমানকারী, যেমন ডিফারেন্স-ইন-মিন, পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এমন অনেক বাস্তব-জগতের উদাহরণ রয়েছে যেখানে একটি ইউনিটের সম্ভাব্য ফলাফলের প্রকাশ অন্য ইউনিটের চিকিত্সার অ্যাসাইনমেন্টের উপর নির্ভর করে এবং এই প্রভাবগুলি বিশ্লেষণ করা চিকিৎসার সরাসরি প্রভাব বিশ্লেষণ করার মতোই গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। এই সমস্যার একটি সমাধান হল নিজের চিকিৎসার অবস্থা এবং সংশ্লিষ্ট বিষয়ের চিকিৎসার অবস্থার পরিপ্রেক্ষিতে কোনও বিষয়ের সম্ভাব্য ফলাফলকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করে আগ্রহের কার্যকারণগত অনুমানকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করা। গবেষক তখন আগ্রহের বিভিন্ন অনুমান আলাদাভাবে বিশ্লেষণ করতে পারেন। এখানে একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা হল যে এই প্রক্রিয়াটি স্পিলওভারের সমস্ত নিদর্শন ধারণ করে এবং কোনও মডেলবিহীন স্পিলওভার অবশিষ্ট নেই (উদাঃ। স্পিলওভার দুই ব্যক্তির পরিবারের মধ্যে ঘটে তবে এর বাইরে নয়)। একবার সম্ভাব্য ফলাফলগুলি নতুন করে সংজ্ঞায়িত হয়ে গেলে, বাকি পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে চিকিত্সার কিছু সময়সূচী দেওয়া চিকিত্সার সংস্পর্শে আসার সম্ভাবনার মডেলিং এবং সুদের অনুমানের নিরপেক্ষ (বা অ্যাসিম্পটোটিক্যালি নিরপেক্ষ) অনুমান তৈরি করতে বিপরীত সম্ভাব্যতা ওজন (আইপিডাব্লু) ব্যবহার করা জড়িত। স্পিলওভার প্রভাবের উদাহরণ বিভিন্ন উপায়ে ঘটতে পারে। সাধারণ প্রয়োগগুলির মধ্যে রয়েছে সামাজিক নেটওয়ার্ক স্পিলওভার এবং ভৌগলিক স্পিলওভারগুলির বিশ্লেষণ। উদাহরণগুলির মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ যোগাযোগঃ একটি হস্তক্ষেপ যা কোনও প্রযুক্তি বা পণ্য সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে তা যদি প্রাথমিক ব্যবহারকারীর বাইরে ছড়িয়ে পড়ে তবে তাদের নেটওয়ার্কে অন্যদের গ্রহণযোগ্য সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে। প্রতিযোগিতাঃ তরুণ চাকরিপ্রার্থীদের জন্য চাকরি স্থাপনের সহায়তা এমন ব্যক্তিদের চাকরির বাজারের সম্ভাবনাকে প্রভাবিত করতে পারে যারা প্রশিক্ষণ পাননি কিন্তু একই কাজের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছেন। সংক্রমণঃ কৃমিনাশক ওষুধ গ্রহণ করলে অন্যের এই রোগে আক্রান্ত হওয়ার সম্ভাবনা হ্রাস পায়। প্রতিরোধঃ নির্দিষ্ট পৌরসভায় সরকারি নিরীক্ষা সম্পর্কে তথ্য নিকটবর্তী পৌরসভায় ছড়িয়ে পড়তে পারে। স্থানচ্যুতিঃ একটি হটস্পট পুলিশিং হস্তক্ষেপ যা একটি নির্দিষ্ট রাস্তায় পুলিশিংয়ের উপস্থিতি বাড়ায় তা নিকটবর্তী অনুপচারিত রাস্তায় অপরাধের স্থানচ্যুতি ঘটাতে পারে। সম্পদের পুনর্বিন্যাসঃ একটি হটস্পট পুলিশিং হস্তক্ষেপ যা একটি নির্দিষ্ট রাস্তায় পুলিশিংয়ের উপস্থিতি বাড়ায় তা আশেপাশের রাস্তায় পুলিশের উপস্থিতি হ্রাস করতে পারে। সামাজিক তুলনাঃ একটি প্রোগ্রাম যা ব্যক্তিদের একটি নতুন পাড়ায় যাওয়ার জন্য ভাউচার পাওয়ার জন্য এলোমেলো করে দেয়, অতিরিক্তভাবে তাদের আবাসন পরিস্থিতি সম্পর্কে নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর বিশ্বাসকে প্রভাবিত করতে পারে। এই ধরনের উদাহরণগুলিতে, একটি এলোমেলো-নিয়ন্ত্রণ পরীক্ষায় চিকিত্সা হস্তক্ষেপ গ্রহণকারীদের উপর সরাসরি প্রভাব ফেলতে পারে এবং যারা সরাসরি চিকিত্সা করা হয়নি তাদের উপরও একটি স্পিলওভার প্রভাব ফেলতে পারে। পরিসংখ্যানগত সমস্যা পরীক্ষাগুলিতে স্পিলওভার প্রভাবগুলি অনুমান করা তিনটি পরিসংখ্যানগত সমস্যা প্রবর্তন করে যা গবেষকদের অবশ্যই বিবেচনায় নিতে হবে। হস্তক্ষেপ না করার অনুমানকে শিথিল করা নিরপেক্ষ অনুমানের জন্য একটি মূল অনুমান হল হস্তক্ষেপ না করার অনুমান, যা বলে যে কোনও ব্যক্তির সম্ভাব্য ফলাফল কেবল তাদের নিজস্ব চিকিত্সার কাজ দ্বারা প্রকাশিত হয়, অন্যের চিকিত্সার কাজ দ্বারা নয়। এই অনুমানকে ইন্ডিভিজুয়ালিস্টিক ট্রিটমেন্ট রেসপন্স বা স্থিতিশীল একক চিকিত্সা মূল্য অনুমানও বলা হয়। হস্তক্ষেপ না করা লঙ্ঘিত হয় যখন বিষয়গুলি তাদের চিকিত্সা, সিদ্ধান্ত বা অভিজ্ঞতা সম্পর্কে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে পারে, যার ফলে একে অপরের সম্ভাব্য ফলাফলকে প্রভাবিত করে। যদি হস্তক্ষেপ না করার ধারণাটি ধরে না থাকে, তবে ইউনিটগুলির আর মাত্র দুটি সম্ভাব্য ফলাফল (চিকিত্সা এবং নিয়ন্ত্রণ) থাকে না, তবে অন্যান্য ইউনিটগুলির চিকিত্সার অ্যাসাইনমেন্টের উপর নির্ভর করে এমন বিভিন্ন সম্ভাব্য ফলাফল থাকে, যা গড় চিকিত্সার প্রভাবের অনুমানকে জটিল করে তোলে। স্পিলওভার প্রভাবগুলি অনুমান করার জন্য হস্তক্ষেপ না করার ধারণাটি শিথিল করা প্রয়োজন। এর কারণ হল, একটি ইউনিটের ফলাফল শুধুমাত্র তার চিকিৎসার উপর নির্ভর করে না, বরং তার প্রতিবেশীদের চিকিৎসার উপরও নির্ভর করে। গবেষককে অবশ্যই সম্ভাব্য ফলাফলের একটি সেট স্থাপন করতে হবে যা হস্তক্ষেপের ধরণকে সীমাবদ্ধ করে। উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি পরীক্ষা বিবেচনা করুন যা স্নাতক শিক্ষার্থীদের রাজনৈতিক অংশগ্রহণ বাড়ানোর জন্য রাজনৈতিক তথ্য পাঠায়। যদি অধ্যয়নের জনসংখ্যায় কলেজের ছাত্রাবাসে রুমমেটের সাথে বসবাসকারী সমস্ত শিক্ষার্থী থাকে, তবে শিক্ষার্থী বা তাদের অংশীদার তথ্যটি পেয়েছে কিনা তার উপর নির্ভর করে সম্ভাব্য ফলাফলের চারটি সেট কল্পনা করা যেতে পারে (ধরে নিন যে প্রতিটি দুই ব্যক্তির ঘরের বাইরে কোনও স্পিলওভার নেই): Y0,0 একজন ব্যক্তির সম্ভাব্য ফলাফলকে বোঝায় যখন তাদের চিকিত্সা করা হয় না (0) এবং তাদের রুমমেটও ছিল না (0)। Y0,1 একজন ব্যক্তির সম্ভাব্য ফলাফলকে বোঝায় যখন তাদের চিকিৎসা করা হয় না (0) কিন্তু তাদের রুমমেটের চিকিৎসা করা হয় (1)। Y1,0 একজন ব্যক্তির সম্ভাব্য ফলাফলকে বোঝায় যখন তাদের চিকিৎসা করা হয় (1) কিন্তু তাদের রুমমেটকে চিকিৎসা করা হয়নি (0)। Y1,1 একজন ব্যক্তির সম্ভাব্য ফলাফলকে বোঝায় যখন তাদের চিকিৎসা করা হয় (1) এবং তাদের রুমমেটকে চিকিৎসা করা হয় (1)। এখন একজন ব্যক্তির ফলাফল উভয় দ্বারা প্রভাবিত হয় যে তারা চিকিৎসা পেয়েছে কি না এবং তাদের রুমমেট চিকিৎসা পেয়েছে কি না। আমরা এক ধরনের স্পিলওভার প্রভাব অনুমান করতে পারি কিভাবে একজনের ফলাফল পরিবর্তিত হয় তার উপর নির্ভর করে যে তার রুমমেট চিকিৎসা পেয়েছে কি না, যেহেতু ব্যক্তিটি সরাসরি চিকিৎসা পায়নি। এটি Y0,1-Y0,0 পার্থক্য দ্বারা ধরা হবে। একইভাবে, আমরা পরিমাপ করতে পারি কিভাবে একজনের ফলাফল তাদের রুমমেটের চিকিত্সার অবস্থার উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়, যখন ব্যক্তিটি নিজেই চিকিত্সা করা হয়। এটি Y1,1-Y1,0 পার্থক্য নেওয়ার সমান। যদিও গবেষকরা সাধারণত পরীক্ষাগুলি গ্রহণ করেন কারণ তাদের কম চাহিদাযুক্ত অনুমানের প্রয়োজন হয়, স্পিলওভারগুলি "সীমাহীন পরিমাণে এবং আকারে নির্দিষ্ট করা অসম্ভব" হতে পারে। কোন ধরনের স্পিলওভার কার্যকর সে সম্পর্কে গবেষককে অবশ্যই নির্দিষ্ট অনুমান করতে হবে। একটি নির্দিষ্ট পরিবেশে কীভাবে স্পিলওভার ঘটে বলে মনে করা হয় তার উপর নির্ভর করে কেউ বিভিন্ন উপায়ে হস্তক্ষেপ না করার অনুমানকে শিথিল করতে পারে। স্পিলওভার প্রভাবগুলি মডেল করার একটি উপায় হ 'ল উপরের উদাহরণের মতো তাৎক্ষণিক প্রতিবেশীকেও চিকিত্সা করা হয়েছিল কিনা তার জন্য একটি বাইনারি সূচক। কেউ স্পিলওভার প্রভাবগুলিও সনাক্ত করতে পারে যা তাৎক্ষণিক প্রতিবেশীদের সংখ্যার উপর নির্ভর করে যাদেরও চিকিত্সা করা হয়েছিল, কে-স্তরের প্রভাব হিসাবেও পরিচিত। এক্সপোজার ম্যাপিং আগ্রহের কার্যকারণগত অনুমানকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করার পরবর্তী পদক্ষেপটি হল বিশ্লেষণের প্রতিটি বিষয়ের জন্য স্পিলওভার এক্সপোজারের সম্ভাব্যতা চিহ্নিত করা, চিকিত্সার কিছু ভেক্টর বরাদ্দ দেওয়া। অ্যারোনো এবং সামি (2017) বিশ্লেষণে প্রতিটি ইউনিটের জন্য এক্সপোজার সম্ভাবনার একটি ম্যাট্রিক্স পাওয়ার জন্য একটি পদ্ধতি উপস্থাপন করেছেন। প্রথমত, ট্রিটমেন্ট অ্যাসাইনমেন্ট সম্ভাবনার ভেক্টর সহ একটি তির্যক ম্যাট্রিক্স সংজ্ঞায়িত করুন দ্বিতীয়ত, ইউনিটটি স্পিলওভারের সংস্পর্শে এসেছে কি না তার একটি সূচক ম্যাট্রিক্স সংজ্ঞায়িত করুন। এটি ডানদিকে দেখানো একটি সংলগ্ন ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে করা হয়, যেখানে একটি নেটওয়ার্ক সম্পর্কিত তথ্য একটি সূচক ম্যাট্রিক্সে রূপান্তরিত করা যেতে পারে। এই ফলস্বরূপ সূচক ম্যাট্রিক্সে একটি র্যান্ডম বাইনারি ভেরিয়েবলের উপলব্ধি করা মানগুলি থাকবে, যা নির্দেশ করে যে সেই ইউনিটটি স্পিলওভারের সংস্পর্শে এসেছে কি না। তৃতীয়ত, স্যান্ডউইচ পণ্য, একটি এন × এন ম্যাট্রিক্স প্রাপ্ত করুন যার মধ্যে দুটি উপাদান রয়েছেঃ তির্যকের উপর এক্সপোজারের স্বতন্ত্র সম্ভাবনা এবং অফ ডায়াগোনালগুলির উপর যৌথ এক্সপোজার সম্ভাব্যতাঃ একইভাবে, এক্সপোজার অবস্থায় আই এবং ভিন্ন এক্সপোজার অবস্থায় জে-এর এক্সপোজারের যৌথ সম্ভাবনা গণনা করে প্রাপ্ত করা যেতে পারেঃ লক্ষ্য করুন যে দ্বিতীয় ম্যাট্রিক্সের তির্যকগুলি 0 কারণ একটি বিষয় একযোগে দুটি ভিন্ন এক্সপোজার অবস্থার সংস্পর্শে আসতে পারে না, একইভাবে একটি বিষয় একবারে দুটি ভিন্ন সম্ভাব্য ফলাফল প্রকাশ করতে পারে না। প্রাপ্ত এক্সপোজার সম্ভাব্যতা তখন হরভিটস-থম্পসন প্রাক্কলনকারীর মতো একটি প্রাক্কলনকারীতে বিপরীত সম্ভাব্যতা ওজন (আইপিডাব্লু, নীচে বর্ণিত) এর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি গুরুত্বপূর্ণ সতর্কতা হল যে এই পদ্ধতিটি এমন সমস্ত একককে বাদ দেয় যার সংস্পর্শে আসার সম্ভাবনা শূন্য (উদাঃ। একটি একক যা অন্য কোনও ইউনিটের সাথে সংযুক্ত নয়), যেহেতু এই সংখ্যাগুলি আই. পি. ডব্লিউ রিগ্রেশন-এর বিভাজনে শেষ হয়। বিপরীত সম্ভাব্যতা ওজনের প্রয়োজন স্পিলওভার প্রভাবগুলি অনুমান করার জন্য অতিরিক্ত যত্নের প্রয়োজনঃ যদিও চিকিত্সা সরাসরি বরাদ্দ করা হয়, স্পিলওভার অবস্থা পরোক্ষভাবে বরাদ্দ করা হয় এবং ইউনিটগুলির জন্য স্পিলওভার অ্যাসাইনমেন্টের পার্থক্যমূলক সম্ভাবনার দিকে পরিচালিত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, 10টি বন্ধু সংযোগ সহ একটি বিষয় পরোক্ষভাবে চিকিত্সার সংস্পর্শে আসার সম্ভাবনা বেশি, শুধুমাত্র একটি বন্ধু সংযোগ সহ একটি বিষয়ের বিপরীতে। স্পিলওভার এক্সপোজারের বিভিন্ন সম্ভাবনার জন্য হিসাব না করা গড় স্পিলওভার প্রভাবের পক্ষপাতমূলক অনুমান করতে পারে। চিত্র 1 একটি উদাহরণ প্রদর্শন করে যেখানে ইউনিটগুলির স্পিলওভার অবস্থার জন্য বরাদ্দ হওয়ার বিভিন্ন সম্ভাবনা রয়েছে। উপ-চিত্র এ 25 টি নোডের একটি নেটওয়ার্ক প্রদর্শন করে যেখানে সবুজ রঙের ইউনিটগুলি চিকিত্সা পাওয়ার যোগ্য। স্পিলোভারগুলিকে একটি ট্রিটেড ইউনিটের সাথে কমপক্ষে একটি প্রান্ত ভাগ করে নেওয়া হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি নোড 16 ব্যবহার করা হয়, তবে নোড 11,17 এবং 21 কে স্পিলওভার ইউনিট হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হবে। ধরুন এই ছয়টি সবুজ ইউনিটের মধ্যে তিনটি এলোমেলোভাবে চিকিৎসার জন্য নির্বাচন করা হয়েছে, যাতে বিভিন্ন ধরনের চিকিৎসার কাজ করা সম্ভব হয়। এই ক্ষেত্রে, উপ-চিত্র বি প্রতিটি নোডের স্পিলওভার অবস্থায় বরাদ্দ হওয়ার সম্ভাবনা প্রদর্শন করে। নোড 3-কে 95 শতাংশ র্যান্ডমাইজেশনে স্পিলওভারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে কারণ এটি তিনটি ইউনিটের সাথে প্রান্ত ভাগ করে নেয় যা চিকিত্সা করা হয়। এই নোডটি শুধুমাত্র 5 শতাংশ র্যান্ডমাইজেশনে একটি নিয়ন্ত্রণ নোড হবেঃ অর্থাৎ, যখন তিনটি চিকিত্সা করা নোড 14,16 এবং 18 হয়। এদিকে, নোড 15 শুধুমাত্র 50 শতাংশ সময় স্পিলওভারের জন্য বরাদ্দ করা হয়-যদি নোড 14 সরাসরি চিকিত্সা না করা হয়, নোড 15 স্পিলওভারের জন্য বরাদ্দ করা হবে না। বিপরীত সম্ভাব্যতা ওজন ব্যবহার করা অ্যাসাইনমেন্টের বিভিন্ন সম্ভাবনার সাথে পরীক্ষা-নিরীক্ষা বিশ্লেষণ করার সময়, বিশেষ সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত। অ্যাসাইনমেন্ট সম্ভাবনার এই পার্থক্যগুলি বিপরীত-সম্ভাব্যতা-ওজনযুক্ত (আইপিডাব্লু) রিগ্রেশন দ্বারা নিরপেক্ষ করা যেতে পারে, যেখানে প্রতিটি পর্যবেক্ষণ হরভিটস-থম্পসন প্রাক্কলনকারী ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণ করা চিকিত্সার অবস্থার জন্য নির্ধারিত হওয়ার সম্ভাবনার বিপরীত দ্বারা ওজন করা হয়। এই পদ্ধতিটি পক্ষপাতকে সম্বোধন করে যা উদ্ভূত হতে পারে যদি সম্ভাব্য ফলাফলগুলি নিয়মতান্ত্রিকভাবে অ্যাসাইনমেন্ট সম্ভাবনার সাথে সম্পর্কিত হয়। এই প্রাক্কলনকারীর নেতিবাচক দিকটি হল যে এটি নমুনা পরিবর্তনশীলতায় পূর্ণ হতে পারে যদি কিছু পর্যবেক্ষণকে উচ্চ পরিমাণে ওজন দেওয়া হয় (অর্থাৎ। স্পিলওভার হওয়ার কম সম্ভাবনা সহ একটি ইউনিটকে আকস্মিকভাবে স্পিলওভার অবস্থায় বরাদ্দ করা হয়)। অনুমান পরীক্ষার জন্য র্যান্ডমাইজেশন অনুমান ব্যবহার করা কিছু সেটিংসে, একটি স্পিলওভার প্রভাবের পরিবর্তনশীলতা অনুমান করা অতিরিক্ত অসুবিধা তৈরি করে। যখন গবেষণা অধ্যয়নে ক্লাস্টারিংয়ের একটি নির্দিষ্ট একক থাকে, যেমন একটি স্কুল বা পরিবার, তখন গবেষকরা ক্লাস্টার-রোবাস্ট স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির মতো ঐতিহ্যবাহী স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি সমন্বয় সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারেন, যা ক্লাস্টারের মধ্যে ত্রুটির পরিপ্রেক্ষিতে সম্পর্ক স্থাপনের অনুমতি দেয় তবে তাদের জুড়ে নয়। অন্যান্য সেটিংসে, তবে, ক্লাস্টারিংয়ের কোনও নির্দিষ্ট একক নেই। এই সেটিংসে হাইপোথিসিস টেস্টিং পরিচালনা করার জন্য, র্যান্ডমাইজেশন অনুমান ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই কৌশলটি একজনকে পি-মান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান তৈরি করতে সহায়তা করে, এমনকি যখন স্পিলওভারগুলি ক্লাস্টারিংয়ের একটি নির্দিষ্ট একক মেনে চলে না, তবে নিকটবর্তী ইউনিটগুলিকে ফাজি ক্লাস্টারিংয়ের ক্ষেত্রে অনুরূপ স্পিলওভার অবস্থার জন্য বরাদ্দ করা হয়। আরও দেখুন সামাজিক গুণক প্রভাব রেফারেন্স পরীক্ষার নকশা সমীক্ষা পদ্ধতি উপসর্গহীন বিশ্লেষণ পরিসংখ্যানগত অনুমান কারণগত অনুমান পদ্ধতি বিশ্লেষণ