Kontrolgrupper i videnskabelig forskning
I en videnskabelig undersøgelse bruges en kontrolgruppe til at etablere en årsag-og-effekt-sammenhæng ved at isolere effekten af en uafhængig variabel.
Forskere ændrer den uafhængige variabel i behandlingsgruppen og holder den konstant i kontrolgruppen. Derefter sammenligner de resultaterne af disse grupper.
Brug af en kontrolgruppe betyder, at enhver ændring i den afhængige variabel kan tilskrives den uafhængige variabel.
Kontrolgrupper i eksperimenter
Kontrolgrupper er vigtige for eksperimentelt design. Når forskere er interesserede i virkningen af en ny behandling, deler de tilfældigt deres undersøgelsesdeltagere i mindst to grupper:
- Behandlingsgruppen (også kaldet eksperimentgruppen) modtager behandlingen, hvis effekt forsker er interesseret i.
- Kontrolgruppen modtager enten ingen behandling, en standardbehandling, hvis virkning allerede er kendt, eller placebo (en falsk behandling).
behandling er enhver uafhængig variabel, der manipuleres af eksperimenterne, og dens nøjagtige form afhænger af typen af forskning, der udføres. I et medicinsk forsøg kan det være et nyt lægemiddel eller en ny terapi. I offentlige politikundersøgelser kan det være en ny socialpolitik, som nogle modtager og ikke andre.
I et veldesignet eksperiment skal alle variabler bortset fra behandlingen holdes konstante mellem de to grupper. Dette betyder, at forskere korrekt kan måle hele effekten af behandlingen uden interferens fra forvirrende variabler.
- Du betaler studerende i behandlingsgruppen for at opnå høje karakterer.
- Studerende i kontrolgruppen modtager ingen penge .
Ved at sammenligne den gennemsnitlige ændring i deres karakterer i løbet af året kan du finde ud af, om monetære incitamenter forbedrer skolens præstationer.
Undersøgelser kan også omfatte mere end én behandling eller kontrolgruppe. Forskere vil måske undersøge virkningen af flere behandlinger på én gang eller sammenligne en ny behandling med flere tilgængelige alternativer.
- Behandlingsgruppen får den nye pille.
- Kontrolgruppe 1 får en sukkerpiller med identisk udseende (en placebo)
- Kontrolgruppe 2 får en pille, der allerede er godkendt til behandling af forhøjet blodtryk
Da den eneste variabel, der adskiller sig mellem de tre grupper, er typen af pille, er forskelle i gennemsnitligt blodtryk mellem de tre grupper kan krediteres den type pille, de fik.
- Forskellen mellem behandlingsgruppen og kontrolgruppe 1 viser pillens effektivitet sammenlignet med nej behandling.
- Forskellen mellem behandlingsgruppen og kontrolgruppe 2 viser, om den nye pille forbedres ved allerede tilgængelige behandlinger på markedet.
Kontrolgrupper i ikke-eksperimentel forskning
Selvom kontrolgrupper er mere almindelige i eksperimentel forskning, kan de bruges i andre typer også forskning. Forskere stoler generelt på ikke-eksperimentelle kontrolgrupper i to tilfælde: kvasi-eksperimentel eller matchende design.
Kontrolgrupper i kvasi-eksperimentel design
Mens ægte eksperimenter er afhængige af tilfældig tildeling til behandlings- eller kontrolgrupper, kvasi-eksperimentelt design bruger et andet kriterium end randomisering til at tildele mennesker.
Ofte kontrolleres disse opgaver ikke af forskere, men er allerede eksisterende grupper, der har modtaget forskellige behandlinger. For eksempel kunne forskere studere virkningerne af en ny undervisningsmetode, der blev anvendt i nogle klasser i en skole, men ikke andre, eller studere virkningen af en ny politik, der implementeres i en tilstand, men ikke i nabolandet.
I disse tilfælde er de klasser, der ikke brugte den nye undervisningsmetode, eller den tilstand, der ikke implementerede den nye politik, kontrolgruppen.
Kontrolgrupper i matchende design
I korrelationsforskning repræsenterer matching en potentiel alternativ mulighed, når du hverken kan bruge ægte eller kvasi-eksperimentelle designs.
I matchende designs matcher forskeren personer, der har modtaget “behandlingen” eller uafhængige variabel under undersøgelse, til andre, der ikke – kontrolgruppen.
Hvert medlem af behandlingsgruppen har således en modstykke i kontrolgruppen identisk på alle mulige måder uden for behandlingen.Dette sikrer, at behandlingen er den eneste kilde til potentielle forskelle i resultater mellem de to grupper.
I stedet kan du oprette en kontrolgruppe ved at matche personer, der ikke ryger med dem, der gør (behandlingsgruppen) efter alder, køn, diæt, træningsniveau og så videre, hvilket sikrer, at den eneste forskel mellem de to grupper – og dermed den eneste variabel, der kunne forårsage forskelle i deres sats for lungekræft – er deres brug af e-cigaretter.
Betydningen af kontrolgrupper
Kontrolgrupper hjælper med at sikre den interne validitet af din forskning. Du kan muligvis se en forskel over tid i din afhængige variabel i din behandlingsgruppe. Uden en kontrolgruppe er det imidlertid vanskeligt at vide, om ændringen er opstået som følge af behandlingen. Det er muligt, at ændringen skyldes nogle andre variabler.
Hvis du bruger en kontrolgruppe, der på alle andre måder er identisk med behandlingsgruppen, ved du, at behandlingen – den eneste forskel mellem de to grupper – skal være det, der har forårsaget ændringen.
F.eks. kommer folk ofte af sygdomme eller skader over tid, uanset om de har modtaget effektiv behandling eller ej. Uden en kontrolgruppe er det således vanskeligt at afgøre, om forbedringer i medicinske tilstande skyldes en behandling eller bare den naturlige progression af tid.
Risici fra ugyldige kontrolgrupper
Hvis din kontrol gruppe adskiller sig fra behandlingsgruppen på måder, du ikke har taget højde for, dine resultater afspejler muligvis interferensen af forvirrende variabler i stedet for din uafhængige variabel.
Da de, der kommer fra en familie af rygere, er mere tilbøjelige til at blive udsat for brugt rygning, en kendt årsag til kræft, kan der forekomme højere satser blandt personer i din behandlingsgruppe, men du kan ‘ ikke ved med sikkerhed, om denne forskel er på grund af brugen af e-cigaretter.
Minimering af denne risiko
Et par metoder kan hjælpe dig med at minimere risikoen fra ugyldig kontrolgrupper.
- Sørg for, at der tages højde for alle potentielle forvirrende variabler, helst gennem et eksperimentelt design, hvis det er muligt, da det er vanskeligt at kontrollere for alle mulige forvirrende uden for et eksperimentelt miljø.
- Brug dobbeltblindende. Dette forhindrer medlemmerne i hver gruppe i at ændre deres adfærd baseret på, om de blev placeret i behandlings- eller kontrolgruppen, hvilket derefter kunne føre til forudindtagne resultater.
- Tilfældiggør dine forsøgspersoner til kontrol- og behandlingsgrupper. Denne metode giver dig mulighed for ikke kun at minimere forskellene mellem de to grupper på forvirrende variabler, som du direkte kan observere, men også dem, du ikke kan.
Ofte stillede spørgsmål om kontrolgrupper
En eksperimentel gruppe, også kendt som en behandlingsgruppe, modtager behandlingen, hvis effekt forskere ønsker at studere, mens en kontrolgruppe ikke gør det. De skal være identiske på alle andre måder.
Ja. I et eksperiment skal du medtage en kontrolgruppe, der er identisk med behandlingsgruppen på alle måder, bortset fra at den ikke modtager den eksperimentelle behandling.
Uden en kontrolgruppe kan du ikke vide, om den var behandlingen eller en anden variabel, der forårsagede resultatet af eksperimentet. Ved at medtage en kontrolgruppe kan du eliminere den mulige indvirkning af alle andre variabler.
En confounding-variabel, også kaldet en confounder eller confounding-faktor, er en tredje variabel i en undersøgelse, der undersøger et potentielt årsag-og-effekt-forhold.
En confounding-variabel er relateret til både formodet årsag og den formodede virkning af undersøgelsen. Det kan være vanskeligt at adskille den virkelige virkning af den uafhængige variabel fra effekten af den forvirrende variabel.
I dit forskningsdesign er det vigtigt at identificere potentielle forvirrende variabler og planlægge, hvordan du vil reducere deres indvirkning.
Der er flere metoder, du kan bruge til at mindske virkningen af forvirrende variabler på din forskning: begrænsning, matching, statistisk kontrol og randomisering.
I begrænsning begrænser du din prøve ved kun at inkludere visse forsøgspersoner, der har de samme værdier af potentielle forvirrende variabler.
I matchning matcher du hvert af forsøgspersonerne i din behandlingsgruppe med en modstykke i sammenligningsgruppen. De matchede emner har de samme værdier på alle potentielle forstyrrende variabler og adskiller sig kun i den uafhængige variabel.
I statistisk kontrol inkluderer du potentielle forvirrende som variabler i din regression.
I randomisering, tildeler du tilfældigt behandlingen (eller den uafhængige variabel) i dit studie til et tilstrækkeligt stort antal forsøgspersoner, som giver dig mulighed for at kontrollere for alle mulige forvirrende variabler.
Eksperimentelt design betyder planlægning af et sæt procedurer for at undersøge et forhold mellem variabler. For at designe et kontrolleret eksperiment har du brug for:
- En testbar hypotese
- Mindst en uafhængig variabel, der kan manipuleres nøjagtigt
- Mindst en afhængig variabel, der kan måles nøjagtigt
Når du designer eksperimentet, bestemmer du:
- Hvordan du vil manipulere variablerne
- Hvordan du styrer for eventuelle forvirrende variabler
- Hvor mange forsøgspersoner eller prøver vil blive inkluderet i undersøgelsen
- Hvordan forsøgspersoner tildeles behandlingsniveauer
Eksperimentelt design er vigtigt for dit interne og eksterne gyldighed af dit eksperiment.