المراقبة أم التدخل؟

هناك طريقتان أساسيتان لجمع البيانات حول ما إذا كان شيء ما يؤثر في شيء آخر.

• في الدراسة الرصدية، أنت تقيس ما يحدث بالفعل ولا تغيّر أي شيء. قد تسجل مثلًا مدة نوم الطلاب والدرجات التي يحصلون عليها.
• في التجربة، أنت تعيّن معالجة للوحدات، ثم تقيس ما يحدث. قد تطلب مثلًا من بعض الطلاب النوم ثماني ساعات، ومن آخرين النوم ست ساعات.

يمكن لكلتا الطريقتين اكتشاف الأنماط. لكن التجربة وحدها، إذا أُجريت جيدًا، يمكنها أن تقول الكثير عن السبب والنتيجة. إليك السبب.

لنفترض أن الطلاب الذين ينامون أكثر يحصلون أيضًا على درجات أفضل في دراسة رصدية. ربما يساعد النوم. لكن ربما يكون لدى الطلاب الذين ينامون أكثر وظائف أقل، أو منازل أكثر هدوءًا، أو عادات دراسية أكثر تنظيمًا. قد يكون أيٌّ من هذه العوامل هو السبب الحقيقي، وهي عوامل ترتبط مع النوم. يُسمى هذا المتغير الخفي العامل المربك: فهو يرتبط بالشيء الذي تدرسه وبالنتيجة معًا، ويمكنه أن يحاكي تأثيرًا أو يخفيه. يخصص العالم 5 أربعة دروس لهذا العامل.

تحلّ التعيين العشوائي هذه المشكلة في التجربة. فإذا حدّدت قرعة عملة (أو حاسوب) من يحصل على أي معالجة، فإن المجموعتين تختلفان بالصدفة فقط في كل شيء آخر: عادات النوم، والوظائف، والحياة المنزلية، والأمور التي لم تفكر حتى في قياسها. ومع وجود عدد كافٍ من الوحدات، ستكون المجموعتان متشابهتين في المتوسط، ولذلك إذا اختلفت النتائج بعد ذلك، فستكون المعالجة هي الاختلاف المنهجي الوحيد المتبقي.

تتضمن التجربة الجيدة عادةً:

• مجموعة معالجة تحصل على الشيء قيد الاختبار، ومجموعة ضابطة لا تحصل عليه (أو تحصل على البديل المعتاد).
• التعيين العشوائي في هاتين المجموعتين.
• الدواء الوهمي عندما تكون توقعات الناس مهمة: شيء يشبه العلاج ولا يسبب ضررًا، حتى يعتقد الجميع أنهم قد يحصلون على المعالجة.
• التعمية: لا يعرف الأشخاص المجموعة التي ينتمون إليها (تعمية أحادية)، كما لا يعرف الأشخاص الذين يقيسون النتائج ذلك أيضًا (تعمية مزدوجة)، حتى لا تؤثر التوقعات في القياسات.

مثال. يريد بستاني أن يعرف ما إذا كان غذاء النباتات فعّالًا. تصميم ضعيف: يقدّم الغذاء للنباتات الموجودة قرب النافذة، ولا يقدّم شيئًا للنباتات الموجودة في الظل، ثم يقارن بينها. أصبح الضوء الآن مختلطًا بتأثير الغذاء. تصميم أفضل: رقّم 40 أصيصًا، ودَع سحبًا عشوائيًا يختار 20 منها لتقديم الغذاء، وأبقِ الـ20 الأخرى كمجموعة ضابطة، ثم ضعها كلها على الرف نفسه. الآن تتوازن عوامل الضوء والماء وحجم الأصيص بفضل الصدفة، ويشير الفرق الواضح في النمو إلى تأثير الغذاء. (هذا مثال مختلق، والغرض منه توضيح الفكرة فقط.)

لا تكون التجارب ممكنة دائمًا. لا يمكننا أن نجعل الناس يدخنون عشوائيًا لمدة ثلاثين عامًا، أو نُعيّن عشوائيًا مدينةً لتتعرّض لفيضان. في مثل هذه الأسئلة نعتمد على الدراسات الرصدية، والتصميم الدقيق، وخطوط متعددة من الدليل. علينا فقط أن نكون صريحين في أن الدليل على الأسباب يكون أضعف.