Groupes de contrôle dans la recherche scientifique
Dans une étude scientifique, un groupe de contrôle est utilisé pour établir une relation de cause à effet en isolant l’effet d’une variable indépendante.
Les chercheurs modifient la variable indépendante dans le groupe de traitement et la maintiennent constante dans le groupe témoin. Ensuite, ils comparent les résultats de ces groupes.
L’utilisation d’un groupe de contrôle signifie que tout changement dans la variable dépendante peut être attribué à la variable indépendante.
Groupes de contrôle dans les expériences
Les groupes témoins sont essentiels à la conception expérimentale. Lorsque les chercheurs s’intéressent à l’impact d’un nouveau traitement, ils divisent aléatoirement les participants à l’étude en au moins deux groupes:
- Le groupe de traitement (également appelé groupe expérimental) reçoit le traitement dont l’effet le chercheur s’intéresse.
- Le groupe témoin ne reçoit soit aucun traitement, soit un traitement standard dont l’effet est déjà connu, soit un placebo (un faux traitement).
Le le traitement est toute variable indépendante manipulée par les expérimentateurs, et sa forme exacte dépend du type de recherche effectuée. Dans un essai médical, il peut s’agir d’un nouveau médicament ou d’une nouvelle thérapie. Dans les études de politique publique, il pourrait s’agir d’une nouvelle politique sociale que certains reçoivent et pas d’autres.
Dans une expérience bien conçue, toutes les variables en dehors du traitement devraient être maintenues constantes entre les deux groupes. Cela signifie que les chercheurs peuvent mesurer correctement l’effet complet du traitement sans interférence des variables confondantes.
- Vous payez les élèves du groupe de traitement pour avoir obtenu des notes élevées.
- Les élèves du groupe de contrôle ne reçoivent pas d’argent .
En comparant l’évolution moyenne de leurs notes au cours de l’année, vous pouvez savoir si les incitations monétaires améliorent les performances scolaires.
Les études peuvent également inclure plus d’un groupe de traitement ou de contrôle. Les chercheurs peuvent souhaiter examiner l’impact de plusieurs traitements à la fois ou comparer un nouveau traitement à plusieurs alternatives actuellement disponibles.
- Le groupe de traitement reçoit la nouvelle pilule.
- Le groupe de contrôle 1 reçoit une pilule de sucre d’aspect identique (un placebo)
- Le groupe témoin 2 reçoit une pilule déjà approuvée pour traiter l’hypertension
Étant donné que la seule variable qui diffère entre les trois groupes est le type de pilule, tout les différences de tension artérielle moyenne entre les trois groupes peuvent être attribuées au type de pilule qu’ils ont reçu.
- La différence entre le groupe de traitement et le groupe témoin 1 démontre l’efficacité de la pilule par rapport à non traitement.
- La différence entre le groupe de traitement et le groupe témoin 2 montre si la nouvelle pilule améliore les traitements déjà disponibles sur le marché.
Groupes de contrôle dans la recherche non expérimentale
Bien que les groupes de contrôle soient plus courants dans la recherche expérimentale, ils peuvent être utilisés dans d’autres types es de recherche aussi. Les chercheurs s’appuient généralement sur des groupes de contrôle non expérimentaux dans deux cas: un plan quasi-expérimental ou apparié.
Groupes de contrôle dans un plan quasi-expérimental
Alors que les véritables expériences reposent sur l’assignation aléatoire au groupes de traitement ou de contrôle, la conception quasi-expérimentale utilise un critère autre que la randomisation pour attribuer des personnes.
Souvent, ces affectations ne sont pas contrôlées par les chercheurs, mais sont des groupes préexistants qui ont reçu des traitements différents. Par exemple, les chercheurs pourraient étudier les effets d’une nouvelle méthode d’enseignement appliquée dans certaines classes d’une école mais pas dans d’autres, ou étudier l’impact d’une nouvelle politique mise en œuvre dans un État mais pas dans l’État voisin.
Dans ces cas, les classes qui n’ont pas utilisé la nouvelle méthode d’enseignement, ou l’état qui n’a pas implémenté la nouvelle politique, est le groupe de contrôle.
Groupes de contrôle dans la conception correspondante
Dans la recherche corrélationnelle, la correspondance représente une option alternative potentielle lorsque vous ne pouvez pas utiliser de conceptions vraies ou quasi-expérimentales.
Dans les conceptions de correspondance, le chercheur compare les personnes qui ont reçu le « traitement », ou indépendantes variable à l’étude, à d’autres qui ne l’ont pas fait – le groupe de contrôle.
Chaque membre du groupe de traitement a donc un homologue dans le groupe de contrôle identique de toutes les manières possibles en dehors du traitement.Cela garantit que le traitement est la seule source de différences potentielles de résultats entre les deux groupes.
Au lieu de cela, vous pouvez créer un groupe de contrôle en faisant correspondre les personnes qui ne fument pas avec celles qui le font (le groupe de traitement) sur l’âge, le sexe, le régime alimentaire, le niveau d’exercice, etc., en vous assurant que la seule différence entre les deux groupes – et donc la seule variable qui pourrait entraîner des différences dans leurs taux de cancer du poumon – est leur utilisation des cigarettes électroniques.
Importance des groupes de contrôle
Les groupes de contrôle contribuent à garantir la validité interne de votre recherche. Vous pourriez voir une différence au fil du temps dans votre variable dépendante dans votre groupe de traitement. Cependant, sans groupe témoin, il est difficile de savoir si le changement est né du traitement. Il est possible que le changement soit dû à d’autres variables.
Si vous utilisez un groupe de contrôle qui est identique à tous points de vue au groupe de traitement, vous savez que le traitement – la seule différence entre les deux groupes – doit être ce qui a causé le changement.
Par exemple, les gens se rétablissent souvent de maladies ou de blessures avec le temps, qu’ils aient ou non reçu un traitement efficace. Ainsi, sans groupe de contrôle, il est difficile de déterminer si les améliorations des conditions médicales proviennent d’un traitement ou simplement de la progression naturelle du temps.
Risques liés aux groupes de contrôle invalides
Si votre contrôle le groupe diffère du groupe de traitement de manière que vous n’avez pas prise en compte, vos résultats peuvent refléter l’interférence de variables confondantes au lieu de votre variable indépendante.
Étant donné que les personnes issues d’une famille de fumeurs sont plus susceptibles d’être exposées à la fumée secondaire, une cause connue de cancer, des taux plus élevés peuvent survenir chez les personnes de votre groupe de traitement, mais vous pouvez » Je ne sais pas avec certitude si cette différence est en raison de l’utilisation de cigarettes électroniques.
Minimiser ce risque
Quelques méthodes peuvent vous aider à minimiser le risque d’invalidité des groupes de contrôle.
- Assurez-vous que toutes les variables de confusion potentielles sont prises en compte, de préférence par le biais d’un plan expérimental si possible, car il est difficile de contrôler tous les facteurs de confusion possibles en dehors d’un environnement expérimental.
- Utilisez le double aveuglement. Cela empêchera les membres de chaque groupe de modifier leur comportement selon qu’ils ont été placés dans le groupe de traitement ou de contrôle, ce qui pourrait alors conduire à des résultats biaisés.
- Aléatoire vos sujets en groupes de contrôle et de traitement. Cette méthode vous permettra non seulement de minimiser les différences entre les deux groupes sur les variables de confusion que vous pouvez observer directement, mais aussi celles que vous ne pouvez pas.
Questions fréquemment posées sur les groupes de contrôle
Un groupe expérimental, également appelé groupe de traitement, reçoit le traitement dont les chercheurs souhaitent étudier l’effet, contrairement à un groupe témoin. Ils doivent être identiques de toutes les autres manières.
Oui. Dans une expérience, vous devez inclure un groupe de contrôle identique en tous points au groupe de traitement, sauf qu’il ne reçoit pas le traitement expérimental.
Sans groupe de contrôle, vous ne pouvez pas savoir s’il était le traitement ou une autre variable qui a causé le résultat de l’expérience. En incluant un groupe de contrôle, vous pouvez éliminer l’impact possible de toutes les autres variables.
Une variable de confusion, également appelée facteur de confusion ou facteur de confusion, est une troisième variable dans une étude examinant une relation de cause à effet potentielle.
Une variable de confusion est liée à la fois au cause supposée et l’effet supposé de l’étude. Il peut être difficile de séparer l’effet réel de la variable indépendante de l’effet de la variable confondante.
Dans la conception de votre recherche, il est important d’identifier les variables confondantes potentielles et de planifier la manière dont vous réduirez leur impact.
Il existe plusieurs méthodes que vous pouvez utiliser pour diminuer l’impact des variables confondantes sur votre recherche: restriction, appariement, contrôle statistique et randomisation.
Par restriction, vous limitez votre échantillon en incluant uniquement certains sujets qui ont les mêmes valeurs de variables de confusion potentielles.
Lors de l’appariement, vous faites correspondre chacun des sujets de votre groupe de traitement avec un homologue du groupe de comparaison. Les sujets appariés ont les mêmes valeurs sur toutes les variables de confusion potentielles, et ne diffèrent que dans la variable indépendante.
Dans le contrôle statistique, vous incluez les facteurs de confusion potentiels comme variables dans votre régression.
Dans randomisation, vous attribuez au hasard le traitement (ou la variable indépendante) de votre étude à un nombre suffisamment grand de sujets, ce qui vous permet de contrôler toutes les variables confondantes potentielles.
La conception expérimentale signifie la planification d’un ensemble de procédures pour étudier une relation entre des variables. Pour concevoir une expérience contrôlée, vous avez besoin:
- Une hypothèse testable
- Au moins une variable indépendante qui peut être manipulée avec précision
- Au moins une dépendante variable qui peut être mesurée avec précision
Lors de la conception de l’expérience, vous décidez:
- Comment vous allez manipuler la ou les variables
- Comment vous contrôlerez les éventuelles variables confusionnelles
- Combien de sujets ou d’échantillons seront inclus dans l’étude
- Comment les sujets seront affectés aux niveaux de traitement
La conception expérimentale est essentielle à la validité interne et externe de votre expérience.