科学研究における対照群
科学研究では、対照群を使用して、独立変数の効果を分離することにより、因果関係を確立します。
研究者は、治療群の独立変数を変更し、対照群では一定に保ちます。次に、これらのグループの結果を比較します。
コントロールグループを使用すると、従属変数の変更は独立変数に起因する可能性があります。
実験のコントロールグループ
対照群は実験設計に不可欠です。研究者が新しい治療の影響に関心がある場合、研究参加者を少なくとも2つのグループにランダムに分けます。
- 治療グループ（実験グループとも呼ばれます）は、その効果が研究者は興味を持っています。
- 対照群は、治療なし、効果がすでにわかっている標準治療、またはプラセボ（偽治療）のいずれかを受けます。
治療は、実験者が操作する独立変数であり、その正確な形式は、実行されている研究の種類によって異なります。治験では、それは新薬または治療法である可能性があります。公共政策の研究では、一部の人が受け、他の人は受けない新しい社会政策である可能性があります。
適切に設計された実験では、治療以外のすべての変数を2つのグループ間で一定に保つ必要があります。これは、研究者が交絡変数からの干渉なしに治療の全体的な効果を正しく測定できることを意味します。
- 高学年を達成するために治療群の学生に支払います。
- 対照群の学生はお金を受け取りません。 。
1年間の成績の平均変化を比較することで、金銭的インセンティブが学校の成績を改善するかどうかを確認できます。
研究には、複数の治療群または対照群を含めることもできます。研究者は、一度に複数の治療法の影響を調べたり、新しい治療法を現在利用可能ないくつかの選択肢と比較したりすることができます。
- 治療群は新しいピルを取得します。
- コントロールグループ1は同じ外観の砂糖ピルを取得します（aプラセボ）
- 対照群2は、高血圧の治療にすでに承認されているピルを取得します
3つのグループ間で異なる唯一の変数はピルの種類であるため、 3つのグループ間の平均血圧の違いは、受け取ったピルの種類によるものと考えられます。
- 治療グループと対照グループ1の違いは、ピルの有効性を示しています。治療。
- 治療群と対照群2の違いは、新しいピルがすでに市場に出回っている治療を改善するかどうかを示しています。
非実験的研究における対照群
対照群は実験的研究ではより一般的ですが、他のタイプで使用することができます研究のesも。研究者は一般に、準実験的またはマッチング設計の2つのケースで非実験的対照群に依存します。
準実験的設計の対照群
真の実験は、治療グループまたは対照グループ、準実験的設計では、ランダム化以外の基準を使用して人を割り当てます。
多くの場合、これらの割り当ては研究者によって管理されていませんが、さまざまな治療を受けた既存のグループです。たとえば、研究者は、学校の一部のクラスで適用されたが他のクラスでは適用されなかった新しい教授法の効果を研究したり、ある州では実施されているが隣接する州では実施されていない新しいポリシーの影響を研究したりできます。
これらの場合、新しい教育方法を使用しなかったクラス、または新しいポリシーを実装しなかった状態がコントロールグループです。
マッチングデザインのコントロールグループ
相関研究では、マッチングは、真のデザインまたは準実験的デザインのいずれも使用できない場合の潜在的な代替オプションを表します。
マッチングデザインでは、研究者は「治療」を受けた、または独立した個人をマッチングします。研究中の変数、そうでない他の人–対照群。
したがって、治療群の各メンバーは、治療以外で可能なすべての点で同一の対照群の対応物を持っています。これにより、治療が2つのグループ間の結果の潜在的な違いの唯一の原因となることが保証されます。
代わりに、年齢、性別、食事、運動レベルなどで喫煙しない人と喫煙する人（治療グループ）を照合することでコントロールグループを作成し、唯一の違いを確認することができます。 2つのグループ間、つまり肺がんの発生率に違いをもたらす可能性がある唯一の変数は、電子タバコの使用です。
コントロールグループの重要性
対照群は、研究の内部的妥当性を確保するのに役立ちます。治療群の従属変数に時間の経過とともに違いが見られる場合があります。しかし、対照群がなければ、変化が治療から生じたかどうかを知ることは困難です。変化は他のいくつかの変数による可能性があります。
治療群と他のすべての点で同一である対照群を使用する場合、治療-2つの間の唯一の違いであることがわかりますグループ–変化を引き起こしたものでなければなりません。
たとえば、効果的な治療を受けたかどうかに関係なく、人々は時間の経過とともに病気や怪我から回復することがよくあります。したがって、対照群がなければ、病状の改善が治療によるものなのか、それとも時間の自然な進行によるものなのかを判断するのは困難です。
無効な対照群によるリスク
対照群の場合グループは、あなたが説明していない点で治療群とは異なります。結果は、独立変数ではなく、交絡変数の干渉を反映している可能性があります。
喫煙者の家族から来た人は、癌の既知の原因である中古の煙にさらされる可能性が高いため、治療群の個人の間でより高い率が発生する可能性がありますが、あなたはそうすることができます。この違いが電子タバコを使用しているため。
このリスクを最小限に抑える
いくつかの方法は、無効によるリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。対照群。
- 実験環境外で考えられるすべての交絡因子を制御することは困難であるため、可能であれば実験計画法を通じて、すべての潜在的な交絡変数が考慮されるようにします。
- 二重盲検を使用します。これにより、各グループのメンバーが、治療グループと対照グループのどちらに配置されたかに基づいて行動を変更することを防ぎ、結果に偏りが生じる可能性があります。
- 被験者を対照グループと治療グループにランダム化します。この方法により、直接観察できる交絡変数に関する2つのグループ間の差異を最小限に抑えるだけでなく、観察できない変数も最小限に抑えることができます。
対照群に関するよくある質問
実験群は、治療群としても知られ、研究者が研究したい効果の治療を受けますが、対照群は受けません。他のすべての点で同一である必要があります。
はい。実験では、実験的治療を受けないことを除いて、すべての点で治療群と同一の対照群を含める必要があります。
対照群がないと、それがどうかを知ることはできません。実験の結果を引き起こした治療または他の変数でした。コントロールグループを含めることで、他のすべての変数の影響を排除できます。
交絡変数は、交絡因子または交絡因子とも呼ばれ、潜在的な因果関係を調べる研究の3番目の変数です。
交絡変数は両方に関連しています。研究の想定される原因と想定される効果。独立変数の真の効果を交絡変数の効果から分離するのは難しい場合があります。
調査設計では、潜在的な交絡変数を特定し、それらの影響をどのように減らすかを計画することが重要です。
交絡変数が研究に与える影響を減らすために使用できる方法はいくつかあります。制限、マッチング、統計的制御、ランダム化です。
制限では、以下を含めるだけでサンプルを制限します。潜在的な交絡変数の値が同じである特定の被験者。
マッチングでは、治療グループの各被験者を比較グループの対応する被験者とマッチングします。一致した被験者は、潜在的な交絡変数で同じ値を持ち、独立変数のみが異なります。
統計制御では、潜在的な交絡因子を変数として回帰に含めます。
Inランダム化では、研究の治療（または独立変数）を十分な数の被験者にランダムに割り当てます。これにより、すべての潜在的な交絡変数を制御できます。
実験計画とは、変数間の関係を調査するための一連の手順を計画することを意味します。制御された実験を設計するには、次のものが必要です。
- テスト可能な仮説
- 正確に操作できる少なくとも1つの独立変数
- 少なくとも1つの従属変数正確に測定できる変数
実験計画法では、次のことを決定します。
- 変数の操作方法
- 潜在的な交絡変数をどのように制御するか
- 研究に含まれる被験者またはサンプルの数
- 被験者が治療レベルに割り当てられる方法
実験計画は、実験の内部および外部の妥当性に不可欠です。