সর্বাধিক বেসরকারী পরিস্থিতিতে আপনি কার্যকারিতা সম্পর্কে চিন্তা করবেন না
অনুশীলনে, সাধারণ ভাষার ব্যবহার সত্ত্বেও, লোকেরা কার্যকারিতা (ভালভাবে বোঝা) না বলে প্রায়শই ভালভাবে বোঝা যায় এমন প্রভাব সম্পর্কে আগ্রহী ।
একাডেমিক দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি জানতে খুব আকর্ষণীয়:
আমি যদি ক করি, সে কারণে ফলাফল হবে বি
তবে একটি ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে, প্রায় সব পরিস্থিতিতে নীচে হ'ল লোকেরা যা জানতে চায়:
আমি যদি এ করি তবে ফলাফল হবে বি
নিশ্চিত যে আপনি এ এর প্রভাবের প্রতি আগ্রহী হতে পারেন, তবে এটি সত্যিকারের কারণ কিনা, বা কোনও গোপন কারণ রয়েছে যা এই সম্পর্কটিকে তৈরি করার জন্য ঘটে তা সাধারণত আকর্ষণীয় নয়।
সীমাবদ্ধতার উপর নোট
আপনি ভাবতে পারেন: ঠিক আছে, তবে আমরা যদি জানি না যে A এর ফলে B হয়, তবে সেই অনুমানের উপর কাজ করা খুব ঝুঁকিপূর্ণ।
এটি এক উপায়ে সত্য, তবে আবার বাস্তবে আপনি কেবল এই সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হবেন: এটি কি কাজ করবে, বা ব্যতিক্রম আছে?
এটি উদাহরণস্বরূপ, আপনি মনে করতে পারেন যে এই পরিস্থিতি:
যদি আমি ক করি তবে পরিস্থিতিতে এক্স, এ এর কারণে ফলাফল বি হবে এবং এক্স এর কারণে ফলাফল ব-দ্বীপে বিচ্যুত হবে
এই পরিস্থিতির চেয়ে বেশি সহায়ক নয় (ধরে নিলে আপনি প্রভাবগুলি সমানভাবে মাপ দিতে পারেন):
যদি আমি এ করি, তবে এক্স হিসাবে, ফলাফলটি বি হবে এবং ফলাফল ব-দ্বীপ দ্বারা বিচ্যুত হবে
সাধারণ উদাহরণ: কারণের সাথে সম্পর্কযুক্ত
- উত্তর: ইঞ্জিন তেল পুনরায় পূরণ করুন
- বি: ব্রেক ব্যর্থতা হ্রাস
- সি: গাড়ী চেকআপ
যুক্তি: সি সর্বদা এ এবং বি সৃষ্টি করে
ফলাফলের সম্পর্ক: ক যদি উপরে যায়, বি উপরে যায় তবে এ এবং বি এর মধ্যে কোনও কার্যকারিতা নেই is
আমার বক্তব্য: আপনি বি এর উপর এ এর প্রভাব মডেল করতে পারেন A এর ফলে বি হয় না, তবে মডেলটি এখনও সঠিক হবে এবং আপনার কাছে এ সম্পর্কে তথ্য থাকলে আপনার বি সম্পর্কে তথ্য থাকবে A
এ সম্পর্কিত তথ্যের সাথে ব্রেক ব্যর্থতায় আগ্রহী ব্যক্তি কেবল এ-বি-এর সম্পর্ক জানার বিষয়ে যত্নশীল এবং এই সম্পর্কটি কার্যকরী কিনা তা নির্বিশেষে কেবল সম্পর্কটি সঠিক কিনা তা যত্নবান হবে।