Grupos de control en la investigación científica
En un estudio científico, un grupo de control se usa para establecer una relación de causa y efecto aislando el efecto de una variable independiente.
Los investigadores cambian la variable independiente en el grupo de tratamiento y la mantienen constante en el grupo de control. Luego comparan los resultados de estos grupos.
El uso de un grupo de control significa que cualquier cambio en la variable dependiente puede atribuirse a la variable independiente.
Grupos de control en experimentos
Los grupos de control son esenciales para el diseño experimental. Cuando los investigadores están interesados en el impacto de un nuevo tratamiento, dividen al azar a los participantes del estudio en al menos dos grupos:
- El grupo de tratamiento (también llamado grupo experimental) recibe el tratamiento cuyo efecto el investigador está interesado.
- El grupo de control no recibe tratamiento, un tratamiento estándar cuyo efecto ya se conoce, o un placebo (un tratamiento falso).
El El tratamiento es cualquier variable independiente manipulada por los experimentadores, y su forma exacta depende del tipo de investigación que se esté realizando. En un ensayo médico, podría ser un nuevo medicamento o terapia. En los estudios de políticas públicas, podría ser una nueva política social que algunos reciben y otros no.
En un experimento bien diseñado, todas las variables, aparte del tratamiento, deben mantenerse constantes entre los dos grupos. Esto significa que los investigadores pueden medir correctamente todo el efecto del tratamiento sin la interferencia de variables de confusión.
- Paga a los estudiantes en el grupo de tratamiento por lograr calificaciones altas.
- Los estudiantes en el grupo de control no reciben dinero .
Al comparar el cambio promedio en sus calificaciones durante el año, puede averiguar si los incentivos monetarios mejoran el rendimiento escolar.
Los estudios también pueden incluir más de un tratamiento o grupo de control. Los investigadores pueden querer examinar el impacto de múltiples tratamientos a la vez o comparar un nuevo tratamiento con varias alternativas disponibles actualmente.
- El grupo de tratamiento recibe la nueva píldora.
- El grupo de control 1 recibe una píldora de azúcar de aspecto idéntico (una placebo)
- El grupo de control 2 recibe una píldora ya aprobada para tratar la presión arterial alta
Dado que la única variable que difiere entre los tres grupos es el tipo de píldora, cualquier Las diferencias en la presión arterial promedio entre los tres grupos pueden atribuirse al tipo de píldora que recibieron.
- La diferencia entre el grupo de tratamiento y el grupo de control 1 demuestra la efectividad de la píldora en comparación con ninguna tratamiento.
- La diferencia entre el grupo de tratamiento y el grupo de control 2 muestra si la nueva píldora mejora los tratamientos ya disponibles en el mercado.
Grupos de control en investigación no experimental
Aunque los grupos de control son más comunes en la investigación experimental, se pueden usar en otros tipos también es de investigación. Los investigadores generalmente se basan en grupos de control no experimentales en dos casos: diseño cuasiexperimental o coincidente.
Grupos de control en diseño cuasiexperimental
Si bien los experimentos verdaderos se basan en la asignación aleatoria a grupos de tratamiento o de control, el diseño cuasi-experimental utiliza algún criterio distinto de la aleatorización para asignar personas.
A menudo, estas asignaciones no son controladas por investigadores, sino que son grupos preexistentes que han recibido diferentes tratamientos. Por ejemplo, los investigadores podrían estudiar los efectos de un nuevo método de enseñanza que se aplicó en algunas clases de una escuela pero no en otras, o estudiar el impacto de una nueva política que se implementa en un estado pero no en el estado vecino.
En estos casos, las clases que no utilizaron el nuevo método de enseñanza, o el estado que no implementó la nueva política, es el grupo de control.
Grupos de control en diseño coincidente
En la investigación correlacional, el emparejamiento representa una opción alternativa potencial cuando no puede utilizar diseños verdaderos o cuasi-experimentales.
En los diseños de emparejamiento, el investigador empareja individuos que recibieron el «tratamiento» o variable en estudio, a otros que no lo hicieron, el grupo de control.
Cada miembro del grupo de tratamiento tiene, por tanto, una contraparte en el grupo de control idéntica en todos los aspectos posibles fuera del tratamiento.Esto asegura que el tratamiento sea la única fuente de posibles diferencias en los resultados entre los dos grupos.
En su lugar, puede crear un grupo de control relacionando a las personas que no fuman con las que sí (el grupo de tratamiento) por edad, sexo, dieta, nivel de ejercicio, etc., asegurándose de que la única diferencia entre los dos grupos, y por lo tanto la única variable que podría causar diferencias en sus tasas de cáncer de pulmón, es el uso de cigarrillos electrónicos.
Importancia de los grupos de control
Los grupos de control ayudan a garantizar la validez interna de su investigación. Es posible que vea una diferencia con el tiempo en su variable dependiente en su grupo de tratamiento. Sin embargo, sin un grupo de control, es difícil saber si el cambio se debe al tratamiento. Es posible que el cambio se deba a otras variables.
Si utiliza un grupo de control que es idéntico en todos los demás aspectos al grupo de tratamiento, sabe que el tratamiento, la única diferencia entre los dos grupos: debe ser lo que provocó el cambio.
Por ejemplo, las personas a menudo se recuperan de enfermedades o lesiones con el tiempo, independientemente de si han recibido un tratamiento eficaz o no. Por lo tanto, sin un grupo de control, es difícil determinar si las mejoras en las condiciones médicas provienen de un tratamiento o simplemente de la progresión natural del tiempo.
Riesgos de los grupos de control no válidos
Si su control grupo difiere del grupo de tratamiento en formas que no ha tenido en cuenta, sus resultados pueden reflejar la interferencia de variables de confusión en lugar de su variable independiente.
Dado que quienes provienen de una familia de fumadores tienen más probabilidades de estar expuestos al humo de segunda mano, una causa conocida de cáncer, pueden ocurrir tasas más altas entre las personas en su grupo de tratamiento, pero usted puede ‘ No sé con seguridad si esta diferencia es debido al uso de cigarrillos electrónicos.
Minimizar este riesgo
Algunos métodos pueden ayudarlo a minimizar el riesgo de grupos de control.
- Asegúrese de que se tengan en cuenta todas las posibles variables de confusión, preferiblemente a través de un diseño experimental si es posible, ya que es difícil controlar todos los posibles factores de confusión fuera de un entorno experimental.
- Utilice doble ciego. Esto evitará que los miembros de cada grupo modifiquen su comportamiento en función de si fueron colocados en el grupo de tratamiento o de control, lo que podría generar resultados sesgados.
- Distribuya al azar a sus sujetos en grupos de control y de tratamiento. Este método le permitirá no solo minimizar las diferencias entre los dos grupos en las variables de confusión que puede observar directamente, sino también aquellas que no puede.
Preguntas frecuentes sobre grupos de control
Un grupo experimental, también conocido como grupo de tratamiento, recibe el tratamiento cuyo efecto los investigadores desean estudiar, mientras que un grupo de control no. Deben ser idénticos en todos los demás aspectos.
Sí. En un experimento, debe incluir un grupo de control que sea idéntico al grupo de tratamiento en todos los aspectos, excepto que no recibe el tratamiento experimental.
Sin un grupo de control, no puede saber si fue el tratamiento o alguna otra variable que causó el resultado del experimento. Al incluir un grupo de control, puede eliminar el posible impacto de todas las demás variables.
Una variable de confusión, también llamada factor de confusión o factor de confusión, es una tercera variable en un estudio que examina una posible relación de causa y efecto.
Una variable de confusión se relaciona tanto con el supuesta causa y supuesto efecto del estudio. Puede ser difícil separar el efecto real de la variable independiente del efecto de la variable de confusión.
En el diseño de su investigación, es importante identificar las posibles variables de confusión y planificar cómo reducirá su impacto.
Hay varios métodos que puede utilizar para disminuir el impacto de las variables de confusión en su investigación: restricción, coincidencia, control estadístico y aleatorización.
En la restricción, restringe su muestra al incluir solo ciertos sujetos que tienen los mismos valores de posibles variables de confusión.
Al emparejar, empareja cada uno de los sujetos en su grupo de tratamiento con una contraparte en el grupo de comparación. Los sujetos emparejados tienen los mismos valores en cualquier posible variable de confusión y solo difieren en la variable independiente.
En el control estadístico, incluye posibles factores de confusión como variables en su regresión.
En aleatorización, asigna aleatoriamente el tratamiento (o variable independiente) en su estudio a un número suficientemente grande de sujetos, lo que le permite controlar todas las posibles variables de confusión.
El diseño experimental significa planificar un conjunto de procedimientos para investigar una relación entre variables. Para diseñar un experimento controlado, necesita:
- Una hipótesis comprobable
- Al menos una variable independiente que pueda manipularse con precisión
- Al menos una variable dependiente variable que se puede medir con precisión
Al diseñar el experimento, usted decide:
- Cómo manipulará la (s) variable (s)
- Cómo controlará las posibles variables de confusión
- Cuántos sujetos o muestras se incluirán en el estudio
- Cómo se asignarán los sujetos a los niveles de tratamiento
El diseño experimental es esencial para la validez interna y externa de su experimento.