Gruppi di controllo nella ricerca scientifica
In uno studio scientifico, un gruppo di controllo viene utilizzato per stabilire una relazione di causa ed effetto isolando l’effetto di una variabile indipendente.
I ricercatori modificano la variabile indipendente nel gruppo di trattamento e la mantengono costante nel gruppo di controllo. Quindi confrontano i risultati di questi gruppi.
L’uso di un gruppo di controllo significa che qualsiasi cambiamento nella variabile dipendente può essere attribuito alla variabile indipendente.
Gruppi di controllo negli esperimenti
I gruppi di controllo sono essenziali per la progettazione sperimentale. Quando i ricercatori sono interessati all’impatto di un nuovo trattamento, dividono casualmente i partecipanti allo studio in almeno due gruppi:
- Il gruppo di trattamento (chiamato anche gruppo sperimentale) riceve il trattamento il cui effetto ricercatore è interessato.
- Il gruppo di controllo non riceve alcun trattamento, un trattamento standard i cui effetti sono già noti o un placebo (un trattamento falso).
il trattamento è una variabile indipendente manipolata dagli sperimentatori e la sua forma esatta dipende dal tipo di ricerca eseguita. In una sperimentazione medica, potrebbe trattarsi di un nuovo farmaco o terapia. Negli studi di politica pubblica, potrebbe essere una nuova politica sociale che alcuni ricevono e non altri.
In un esperimento ben progettato, tutte le variabili a parte il trattamento dovrebbero essere mantenute costanti tra i due gruppi. Ciò significa che i ricercatori possono misurare correttamente l’intero effetto del trattamento senza interferenze da variabili confondenti.
- Paghi gli studenti del gruppo di trattamento per aver ottenuto voti alti.
- Gli studenti del gruppo di controllo non ricevono denaro .
Confrontando la variazione media dei voti nel corso dell’anno, puoi scoprire se gli incentivi monetari migliorano il rendimento scolastico.
Gli studi possono includere anche più di un trattamento o gruppo di controllo. I ricercatori potrebbero voler esaminare l’impatto di più trattamenti contemporaneamente o confrontare un nuovo trattamento con diverse alternative attualmente disponibili.
- Il gruppo di trattamento riceve la nuova pillola.
- Il gruppo di controllo 1 riceve una pillola di zucchero dall’aspetto identico (un placebo)
- Il gruppo di controllo 2 ottiene una pillola già approvata per il trattamento della pressione alta
Poiché l’unica variabile che differisce tra i tre gruppi è il tipo di pillola, qualsiasi le differenze nella pressione sanguigna media tra i tre gruppi possono essere attribuite al tipo di pillola che hanno ricevuto.
- La differenza tra il gruppo di trattamento e il gruppo di controllo 1 dimostra l’efficacia della pillola rispetto a nessuna trattamento.
- La differenza tra il gruppo di trattamento e il gruppo di controllo 2 mostra se la nuova pillola migliora rispetto ai trattamenti già disponibili sul mercato.
Gruppi di controllo nella ricerca non sperimentale
Sebbene i gruppi di controllo siano più comuni nella ricerca sperimentale, possono essere utilizzati in altri tipi anche di ricerca. I ricercatori generalmente si affidano a gruppi di controllo non sperimentali in due casi: disegno quasi sperimentale o corrispondente.
Gruppi di controllo in disegno quasi sperimentale
Mentre i veri esperimenti si basano sull’assegnazione casuale al gruppi di trattamento o di controllo, il disegno quasi sperimentale utilizza un criterio diverso dalla randomizzazione per assegnare le persone.
Spesso questi incarichi non sono controllati dai ricercatori, ma sono gruppi preesistenti che hanno ricevuto trattamenti diversi. Ad esempio, i ricercatori potrebbero studiare gli effetti di un nuovo metodo di insegnamento che è stato applicato in alcune classi di una scuola ma non in altre, o studiare l’impatto di una nuova politica che è implementata in uno stato ma non nello stato vicino.
In questi casi, le classi che non hanno utilizzato il nuovo metodo di insegnamento, o lo stato che non ha implementato la nuova politica, è il gruppo di controllo.
Gruppi di controllo nella progettazione corrispondente
Nella ricerca correlazionale, la corrispondenza rappresenta una potenziale opzione alternativa quando non è possibile utilizzare disegni veri o quasi sperimentali.
Nella ricerca correlazionale, il ricercatore abbina gli individui che hanno ricevuto il “trattamento” o variabile in corso di studio, ad altri che non l’hanno fatto: il gruppo di controllo.
Ogni membro del gruppo di trattamento ha quindi una controparte nel gruppo di controllo identica in ogni modo possibile al di fuori del trattamento.Ciò garantisce che il trattamento sia l’unica fonte di potenziali differenze nei risultati tra i due gruppi.
Invece, puoi creare un gruppo di controllo abbinando gli individui che non fumano con quelli che lo fanno (il gruppo di trattamento) per età, sesso, dieta, livello di esercizio e così via, assicurandoti che l’unica differenza tra i due gruppi, e quindi l’unica variabile che potrebbe causare differenze nei loro tassi di cancro ai polmoni, è il loro uso di sigarette elettroniche.
Importanza dei gruppi di controllo
I gruppi di controllo aiutano a garantire la validità interna della tua ricerca. Potresti notare una differenza nel tempo nella variabile dipendente nel tuo gruppo di trattamento. Tuttavia, senza un gruppo di controllo, è difficile sapere se il cambiamento è derivato dal trattamento. È possibile che il cambiamento sia dovuto ad altre variabili.
Se utilizzi un gruppo di controllo che è identico in ogni altro modo al gruppo di trattamento, sai che il trattamento, l’unica differenza tra i due gruppi: deve essere ciò che ha causato il cambiamento.
Ad esempio, le persone spesso guariscono da malattie o infortuni nel tempo indipendentemente dal fatto che abbiano ricevuto un trattamento efficace o meno. Pertanto, senza un gruppo di controllo, è difficile determinare se i miglioramenti delle condizioni mediche derivano da un trattamento o solo dalla naturale progressione del tempo.
Rischi da gruppi di controllo non validi
Se il tuo controllo gruppo differisce dal gruppo di trattamento in modi che non hai tenuto conto, i risultati potrebbero riflettere l’interferenza di variabili confondenti invece della tua variabile indipendente.
Poiché coloro che provengono da una famiglia di fumatori hanno maggiori probabilità di essere esposti al fumo passivo, una causa nota di cancro, potrebbero verificarsi tassi più elevati tra le persone nel gruppo di trattamento, ma è possibile ” Non so per certo se questa differenza è a causa dell’uso di sigarette elettroniche.
Riduzione al minimo di questo rischio
Alcuni metodi possono aiutarti a ridurre al minimo il rischio di gruppi di controllo.
- Assicurati che tutte le potenziali variabili confondenti siano prese in considerazione, preferibilmente attraverso un disegno sperimentale, se possibile, poiché è difficile controllare tutti i possibili fattori di confondimento al di fuori di un ambiente sperimentale.
- Usa il doppio cieco. Ciò impedirà ai membri di ciascun gruppo di modificare il loro comportamento in base al fatto che siano stati inseriti nel gruppo di trattamento o di controllo, il che potrebbe quindi portare a risultati distorti.
- Randomizza i tuoi soggetti in gruppi di controllo e di trattamento. Questo metodo ti consentirà non solo di ridurre al minimo le differenze tra i due gruppi sulle variabili confondenti che puoi osservare direttamente, ma anche quelle che non puoi osservare.
Domande frequenti sui gruppi di controllo
Un gruppo sperimentale, noto anche come gruppo di trattamento, riceve il trattamento il cui effetto i ricercatori desiderano studiare, mentre un gruppo di controllo no. Dovrebbero essere identici in tutti gli altri modi.
Sì. In un esperimento, è necessario includere un gruppo di controllo identico al gruppo di trattamento in tutti i modi tranne per il fatto che non riceve il trattamento sperimentale.
Senza un gruppo di controllo, non è possibile sapere se era il trattamento o qualche altra variabile che ha causato il risultato dell’esperimento. Includendo un gruppo di controllo, è possibile eliminare il possibile impatto di tutte le altre variabili.
Una variabile confondente, chiamata anche fattore confondente o fattore di confusione, è una terza variabile in uno studio che esamina una potenziale relazione di causa ed effetto.
Una variabile confondente è correlata sia al presunta causa e presunto effetto dello studio. Può essere difficile separare il vero effetto della variabile indipendente dall’effetto della variabile confondente.
Nel tuo progetto di ricerca, è importante identificare potenziali variabili confondenti e pianificare come ridurne l’impatto.
Esistono diversi metodi che puoi utilizzare per ridurre l’impatto delle variabili confondenti sulla tua ricerca: restrizione, corrispondenza, controllo statistico e randomizzazione.
Nella restrizione, limiti il tuo campione includendo solo alcuni soggetti che hanno gli stessi valori di potenziali variabili confondenti.
Nella corrispondenza, abbini ciascuno dei soggetti nel gruppo di trattamento con una controparte nel gruppo di confronto. I soggetti abbinati hanno gli stessi valori su tutte le potenziali variabili confondenti e differiscono solo nella variabile indipendente.
Nel controllo statistico, includi potenziali confondenti come variabili nella tua regressione.
In randomizzazione, assegni in modo casuale il trattamento (o la variabile indipendente) nel tuo studio a un numero sufficientemente ampio di soggetti, il che ti consente di controllare tutte le potenziali variabili confondenti.
Progettazione sperimentale significa pianificare un insieme di procedure per indagare una relazione tra variabili. Per progettare un esperimento controllato, hai bisogno di:
- Un’ipotesi verificabile
- Almeno una variabile indipendente che può essere manipolata con precisione
- Almeno una variabile dipendente variabile che può essere misurata con precisione
Quando si progetta l’esperimento, si decide:
- Come manipolare le variabili
- Come controllerai le potenziali variabili confondenti
- Quanti soggetti o campioni saranno inclusi nello studio
- Come verranno assegnati i soggetti ai livelli di trattamento
La progettazione sperimentale è essenziale per la validità interna ed esterna del tuo esperimento.