একটি নন-এলোমেলো নমুনায় এলোমেলোকরণ এখনও একটি প্রভাব প্রদর্শন করতে পারে এলোমেলো প্রকরণের দ্বারা যুক্তিসঙ্গতভাবে ব্যাখ্যা করা হয়নি।
উদাহরণস্বরূপ কল্পনা করুন যে আমাদের মোট জনসংখ্যা প্রায় দু'টি স্বীকৃত উপগোষ্ঠী (কিছুটা আলাদা বৈশিষ্ট্য সহ *) প্রায় সমান আকারের, তবে আপনার নমুনাটি এলোমেলো, একটি 80/20 বিভাজন দেয় giving আসুন সমান আকারের 2 চিকিত্সার গ্রুপগুলি কল্পনা করুন। এলোমেলোকরণ (কমপক্ষে শালীন নমুনার আকারের সাথে) প্রতিটি গ্রুপে ৮০/২০ বিভাজকের কাছাকাছি যাওয়ার প্রবণতা দেখা দেয়, যাতে চিকিত্সার ক্ষেত্রে ভিন্ন ভিন্ন গ্রুপগুলির অসম বরাদ্দের চেয়ে চিকিত্সার প্রভাব চিকিত্সার কারণে হয়।
* বিভিন্ন বেসলাইন মানে, বলুন
সমস্যাটি তখনই আসে যখন আপনি আপনার নমুনাটির (স্ব-নির্বাচকদের) প্রতিনিধিত্ব করা ব্যতীত কিছু লক্ষ্যবস্তু জনগোষ্ঠীর অনুভূতি বাড়িয়ে দিতে চান; এর জন্য অনুমান / একটি যুক্তি প্রয়োজন যার জন্য আপনার কোনও প্রমাণ থাকতে পারে না (যেমন ধরে নেওয়া যে চিকিত্সার পার্থক্য জনসংখ্যার সমস্ত উপগোষ্ঠীর জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ হবে)।
অনুরূপ পরিস্থিতির জন্য, মানক চিকিত্সা এবং প্লাসবো এর তুলনায় কেবলমাত্র পুরুষদের উপর হাইপারটেনশন ড্রাগের পরীক্ষা করার কল্পনা করুন। ধরে নিন পুরুষরা সঠিকভাবে চিকিত্সা গ্রুপে এলোমেলোভাবে তৈরি হয়েছে। চিকিত্সার প্রভাব হতে হবে বাস্তব অর্থে যে এটি সত্যিই পুরুষদের মধ্যে একটি প্রভাব বর্ণনা করে। মহিলাদের প্রতি এই অনুভূতিটি প্রসারিত করার চেষ্টা করার সময় অসুবিধাটি আসবে ।
সুতরাং যদি তারা নিয়োগের বাইরে যথাযথভাবে পরিচালিত ও এলোমেলো হয়ে থাকে তবে একটি পর্যবেক্ষণযোগ্য তাৎপর্যপূর্ণ প্রভাবটি যা মনে হবে তা হ'ল, তবে এটি আপনার প্রাসঙ্গিক লক্ষ্যটির ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, আপনার কাঙ্ক্ষিত লক্ষ্যটি কী ছিল তা অগত্যা নয় - দু'জনের মধ্যে ব্যবধান অতিক্রম করে সাবধানতার সাথে যুক্তি প্রয়োজন; এ জাতীয় যুক্তি প্রায়শই অনুপস্থিত থাকে।
আমি যখন ছাত্র ছিলাম তখন মনোবিজ্ঞানের পরীক্ষাগুলি সাইকোলজি শিক্ষার্থীদের উপর পরিচালিত করা খুব সাধারণ ছিল, যারা এই জাতীয় পরীক্ষাগুলির নির্দিষ্ট কয়েক ঘন্টার জন্য স্বেচ্ছাসেবীর প্রত্যাশিত ছিল (এটি এখনও হতে পারে তবে মনোবিজ্ঞানীদের সাথে আমার নিয়মিত যোগাযোগ নেই) কে আর পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে)। চিকিত্সার এলোমেলোকরণের সাথে, সূত্রগুলি বৈধ হতে পারে (যা করা হয়েছিল তার উপর নির্ভর করে) তবে তারা স্ব-নির্বাচিত মনোবিজ্ঞান স্নাতক শ্রেণীর স্থানীয় জনগোষ্ঠীর ক্ষেত্রে প্রয়োগ করতে পারে (যে ক্ষেত্রে তারা সাধারণত কোন পরীক্ষাগুলি সাইন আপ করতে বেছে নেয়), যারা খুব দূরে থাকে বিস্তৃত জনসংখ্যার এলোমেলো নমুনা।