প্রভাব মূল্যায়নে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন বিভিন্ন অনুমানক বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি জানি যে অভিপ্রায় টু ট্রিট (আইটিটি) এর প্রাক্কলনকারী প্রোগ্রাম ছাড়াই যোগ্য ব্যক্তি এবং প্রোগ্রামের সাথে যোগ্য ব্যক্তিদের মধ্যে পার্থক্য তুলনা করে, সম্মতি নির্বিশেষে। তবে, আমি ভেবেছিলাম গড় চিকিত্সা প্রভাব (এটিই )ও একই জিনিস পরিমাপ করেছে। যাইহোক, এটি দেখে মনে হয় যে এটিই সম্মতি বিবেচনা করে। সুতরাং, এটি যোগ্য এবং যারা যোগ্য নয় তাদের সাথে চিকিত্সা গ্রহণের মধ্যে ফলাফলের সাথে তুলনা করে। এটা কি সঠিক?
উত্তর:
মনে করুন আমি একজন চিকিত্সক এবং আমি চিকিত্সা গোষ্ঠীর সবাইকে বলছি যে ঘরে গিয়ে প্রতিদিন এক ঘন্টা ব্যায়াম করতে এবং কন্ট্রোল গ্রুপকে কিছুই না বলে। এক মাস পরে আমি তাদের রক্তচাপের পার্থক্যটি মূল্যায়ন করি। আমি যদি মাত্র দুটি গ্রুপের মধ্যবর্তী রক্তচাপের পার্থক্যের তুলনা করি তবে আমি অনুমানকারীকে চিকিত্সা করার অভিপ্রায় পেয়েছি। এটি আমাকে রক্তচাপের উপর অনুশীলনের কার্যকারণমূলক প্রভাব বলতে দেয় না, তবে লোকে রক্তচাপে অনুশীলন করতে বলার কার্যকারণীয় প্রভাব। আমরা অনুমান করব যে এই অনুমানটি ব্যয় চিকিত্সার প্রভাবের তুলনায় ছোট হবে, কারণ চিকিত্সা গোষ্ঠীর শুধুমাত্র একটি (ছোট!) ভগ্নাংশ আমার পরামর্শ অনুসরণ করবে। আপনার এই পার্থক্যটি অ্যাকাউন্টে নেওয়া দরকার।
একটি প্রধান উদাহরণ উপকরণ ভেরিয়েবল। এই পদ্ধতির লক্ষ্য ITT থেকে এটিই পুনরুদ্ধার করা। উদাহরণস্বরূপ দেখুন,
জোশুয়া ডি অ্যাংজিস্ট; গিডো ডাব্লু ইম্বেন্স; ডোনাল্ড বি রুবিন। 1996. "যন্ত্রের ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে কার্যকারণের প্রভাবগুলি সনাক্তকরণ।" জাসা 91 (434): 444--455।
আমি মনে করি আপনার সমস্যাটি ভাষাতে একটি অস্পষ্টতা। আমি সবসময় এটিইর একটি সাবসেট হিসাবে ইনটেন্ট টু ট্রিট সহ "গড় চিকিত্সার প্রভাব" দেখেছি।
উদাহরণ স্বরূপ:
আইটিটি বিশ্লেষণ একটি পরীক্ষার চিকিত্সা বাহুতে যারা এটিএইটি অনুমান করছে । "চিকিত্সার চিকিত্সা" প্রকৃত চিকিত্সাকারীদের মধ্যে এটিই অনুমান করে চলেছে ।
শিক্ষাগত উদ্দেশ্যগুলির জন্য, তিনটি পরিমাণ সম্পর্কে চিন্তা করা আসলে অনেক ভাল:
আইটিটি: চিকিত্সা করার ইচ্ছাকৃত - চিকিত্সার প্রভাব ফলাফলের উপর নির্ধারিত প্রভাব (প্রত্যেকের জন্য) মরহুম: স্থানীয় গড় চিকিত্সার প্রভাব - চিকিত্সার প্রভাব কোনও কমপ্লায়ারদের জন্য ফলাফল নেই : গড় চিকিত্সার প্রভাব - প্রত্যেকের ফলাফলের জন্য চিকিত্সার প্রভাব
আইটিটি সবচেয়ে সোজা straight আমরা যদি কিছু ব্যক্তিকে চিকিত্সা এবং কিছুটিকে নিয়ন্ত্রণে এলোমেলো করে রাখি তবে আমরা অবশ্যই চিকিত্সার কার্যভারের কার্যকারিতা কার্যকর করতে পারি । এটি আইটিটি
দেরীটি কিছুটা জটিল, তবে পরিমাপটি প্রায়শই উপকরণের ভেরিয়েবল / দুটি স্তরের ন্যূনতম স্কোয়ার ইত্যাদির মাধ্যমে সংগ্রহ করা হয় ধরে নেওয়া আমরা কোনও পরীক্ষাগুলি (টি = 1) নিযুক্ত করে এবং নিয়োগের পরেও ল্যাব সেটিংয়ে নেই, ধরে নিই um কিছু নিয়ন্ত্রণ করতে (টি = 0), লোকেরা যা করবে তা করবে! কিছু গ্রহণের চিকিত্সা করবে (ডি = 1) এবং কেউ কেউ চিকিত্সা গ্রহণ করবে না (ডি = 0)। আমরা কল্পনা করতে পারি যে কিছু লোক কেবল আমাদের দায়িত্বগুলি মেনে চলতে ইচ্ছুক। আমাদের ডেটাতে প্রত্যেকে কী ধরণের ব্যক্তি তা আমরা জানতে চাইতে পারি - তারা কি সেই ধরণের ব্যক্তি যা আমরা যা বলি তা করবে, কে বিদ্রোহ করবে, সর্বদা গ্রহণ করবে, কে কখনই গ্রহণ করবে না? কোনও অনুমান না করে এটি জানতে, আমাদের প্রকৃতপক্ষে প্রতিটি ব্যক্তির জন্য, চিকিত্সার জন্য নির্ধারিত হলে তারা কী করবে এবং নিয়ন্ত্রণের দায়িত্ব অর্পণ করা হলে তারা কী করবে তা জানতে হবে। উদাহরণস্বরূপ ফ্রেড কল্পনা করা যাক। একটি মহাবিশ্বে, আমরা ফ্রেড চিকিত্সা বরাদ্দ করি। সে তা নিয়ে যায়! একটি বিকল্প মহাবিশ্বে, আমরা ফ্রেড নিয়ন্ত্রণ বরাদ্দ করি। তিনি চিকিত্সা গ্রহণ করেন না! ফ্রেড মেনে চলেন! এভাবে:
দুর্ভাগ্যক্রমে, আমরা আমাদের ডেটাতে প্রতিটি লোকের ধরণের ব্যক্তিকে প্রকৃতপক্ষে সংগ্রহ করতে পারি না। আমরা একটি মহাবিশ্বে থাকি ... তবে আমরা যদি একটি অনুমান (একঘেয়েমি) করি তবে আমরা লোকেরা তাদের "ধরণের" বাড়াতে প্রকৃত আচরণ ব্যবহার করতে পারি। একবার এটি হয়ে গেলে, কমপ্লায়ারদের চিকিত্সার গড় প্রভাব গণনার জন্য আমরা আরও কয়েকটি অনুমান (বর্ধনের সীমাবদ্ধতা, বৈধ র্যান্ডমাইজেশন, ডি বা ওয়াইয়ের উপর কোনও এসইটিভিএ লঙ্ঘন, প্রাসঙ্গিকতা) করতে পারি না। এই শেষ। একে "স্থানীয়" গড় চিকিত্সা প্রভাব বলা হয় বি / সি এটি "বিশ্বব্যাপী" (অর্থাত্ সকলের জন্য) চিকিত্সার প্রভাব গণনা করে না বরং পরিবর্তে "স্থানীয়ভাবে" চিকিত্সার প্রভাব গণনা করে (উদাহরণস্বরূপ, বিশেষত প্রশংসাকারীদের জন্য)। এটিকে কখনও কখনও সেই কারণে সিইটি বা কমপ্লায়ার গড় চিকিত্সা প্রভাবও বলা হয়।
এখন আমরা পৌরাণিক এটিএ! এটিই হ'ল গড় চিকিত্সা প্রভাব - যে কোনও ধরণের ব্যক্তি নির্বিশেষে প্রত্যেকের চিকিত্সার গড় প্রভাব । হায়! আমাদের অনুমান আমাদের এটিটি পুনরুদ্ধার করতে দেয় না! এমনকি তাদের সাথে, আমরা কেবল প্রশংসাকারীদের জন্য চিকিত্সা প্রভাব পুনরুদ্ধার করতে পারি, বা শেষ! এটিই পুনরুদ্ধার করার সহজ সরলতম উপায় হ'ল কোনও মেনে চলার বিষয়টি নেই। তারপরে আপনার কমপ্লায়ার গড় চিকিত্সার প্রভাব হ'ল গড় চিকিত্সা প্রভাবটি হ'ল প্রত্যেকেই কমপ্লায়ার!
তাই সেখানে যদি আপনি এটি আছে!