Kontrollgruppen in der wissenschaftlichen Forschung
In einer wissenschaftlichen Studie wird eine Kontrollgruppe verwendet, um eine Ursache-Wirkungs-Beziehung herzustellen, indem die Wirkung einer unabhängigen Variablen isoliert wird.
Forscher ändern die unabhängige Variable in der Behandlungsgruppe und halten sie in der Kontrollgruppe konstant. Dann vergleichen sie die Ergebnisse dieser Gruppen.
Die Verwendung einer Kontrollgruppe bedeutet, dass jede Änderung der abhängigen Variablen der unabhängigen Variablen zugeordnet werden kann.
Kontrollgruppen in Experimenten
Kontrollgruppen sind für das experimentelle Design wesentlich. Wenn Forscher an den Auswirkungen einer neuen Behandlung interessiert sind, teilen sie ihre Studienteilnehmer zufällig in mindestens zwei Gruppen ein:
- Die Behandlungsgruppe (auch als Versuchsgruppe bezeichnet) erhält die Behandlung, deren Wirkung die Forscher interessiert sich für.
- Die Kontrollgruppe erhält entweder keine Behandlung, eine Standardbehandlung, deren Wirkung bereits bekannt ist, oder ein Placebo (eine gefälschte Behandlung).
Die Die Behandlung ist eine unabhängige Variable, die von den Experimentatoren manipuliert wird, und ihre genaue Form hängt von der Art der durchgeführten Forschung ab. In einer medizinischen Studie könnte es sich um ein neues Medikament oder eine neue Therapie handeln. In Studien zur öffentlichen Ordnung könnte es sich um eine neue Sozialpolitik handeln, die einige erhalten und andere nicht.
In einem gut durchdachten Experiment sollten alle Variablen außer der Behandlung zwischen den beiden Gruppen konstant gehalten werden. Dies bedeutet, dass Forscher den gesamten Effekt der Behandlung korrekt messen können, ohne durch verwirrende Variablen gestört zu werden.
- Sie bezahlen die Schüler in der Behandlungsgruppe für das Erreichen hoher Noten.
- Schüler in der Kontrollgruppe erhalten kein Geld
Wenn Sie die durchschnittliche Veränderung ihrer Noten im Laufe des Jahres vergleichen, können Sie herausfinden, ob finanzielle Anreize die Schulleistung verbessern.
Studien können auch mehr als eine Behandlungs- oder Kontrollgruppe umfassen. Die Forscher möchten möglicherweise die Auswirkungen mehrerer Behandlungen gleichzeitig untersuchen oder eine neue Behandlung mit mehreren derzeit verfügbaren Alternativen vergleichen.
- Die Behandlungsgruppe erhält die neue Pille.
- Kontrollgruppe 1 erhält eine identisch aussehende Zuckerpille (a Placebo)
- Kontrollgruppe 2 erhält eine Pille, die bereits zur Behandlung von Bluthochdruck zugelassen ist.
Da die einzige Variable, die sich zwischen den drei Gruppen unterscheidet, die Art der Pille ist Unterschiede im durchschnittlichen Blutdruck zwischen den drei Gruppen können auf die Art der Pille zurückgeführt werden, die sie erhalten haben.
- Der Unterschied zwischen der Behandlungsgruppe und der Kontrollgruppe 1 zeigt die Wirksamkeit der Pille im Vergleich zu Nr Behandlung.
- Der Unterschied zwischen der Behandlungsgruppe und der Kontrollgruppe 2 zeigt, ob die neue Pille die bereits auf dem Markt verfügbaren Behandlungen verbessert.
Kontrollgruppen in nicht experimenteller Forschung
Obwohl Kontrollgruppen in experimenteller Forschung häufiger vorkommen, können sie in anderen Typen verwendet werden auch der Forschung. Die Forscher verlassen sich im Allgemeinen in zwei Fällen auf nicht experimentelle Kontrollgruppen: quasi-experimentelles oder passendes Design.
Kontrollgruppen im quasi-experimentellen Design
Während echte Experimente auf einer zufälligen Zuordnung zum Behandlungs- oder Kontrollgruppen, das quasi-experimentelle Design verwendet ein anderes Kriterium als die Randomisierung, um Personen zuzuweisen.
Oft werden diese Zuordnungen nicht von Forschern kontrolliert, sondern sind bereits existierende Gruppen, die unterschiedliche Behandlungen erhalten haben. Zum Beispiel könnten Forscher die Auswirkungen einer neuen Unterrichtsmethode untersuchen, die in einigen Klassen einer Schule angewendet wurde, in anderen jedoch nicht, oder die Auswirkungen einer neuen Politik untersuchen, die in einem Staat, aber nicht im Nachbarstaat umgesetzt wird. P. >
In diesen Fällen sind die Klassen, die die neue Lehrmethode nicht verwendet haben, oder der Status, der die neue Richtlinie nicht implementiert hat, die Kontrollgruppe.
Kontrollgruppen im übereinstimmenden Design
In der Korrelationsforschung stellt das Matching eine mögliche alternative Option dar, wenn Sie weder echte noch quasi-experimentelle Designs verwenden können.
In Matching-Designs vergleicht der Forscher Personen, die die „Behandlung“ erhalten haben, oder unabhängige Variable in der Studie für andere, die dies nicht taten – die Kontrollgruppe.
Jedes Mitglied der Behandlungsgruppe hat somit ein Gegenstück in der Kontrollgruppe, das außerhalb der Behandlung in jeder Hinsicht identisch ist.Dies stellt sicher, dass die Behandlung die einzige Quelle für potenzielle Unterschiede in den Ergebnissen zwischen den beiden Gruppen ist.
Stattdessen können Sie eine Kontrollgruppe erstellen, indem Sie Personen, die nicht rauchen, mit Personen (der Behandlungsgruppe) in Bezug auf Alter, Geschlecht, Ernährung, Trainingsniveau usw. abgleichen, um sicherzustellen, dass der einzige Unterschied besteht zwischen den beiden Gruppen – und damit die einzige Variable, die zu unterschiedlichen Lungenkrebsraten führen kann – ist die Verwendung von E-Zigaretten.
Bedeutung von Kontrollgruppen
Kontrollgruppen tragen dazu bei, die interne Gültigkeit Ihrer Forschung sicherzustellen. Möglicherweise sehen Sie einen zeitlichen Unterschied in Ihrer abhängigen Variablen in Ihrer Behandlungsgruppe. Ohne eine Kontrollgruppe ist es jedoch schwierig zu wissen, ob die Änderung durch die Behandlung entstanden ist. Es ist möglich, dass die Änderung auf einige andere Variablen zurückzuführen ist.
Wenn Sie eine Kontrollgruppe verwenden, die in jeder anderen Hinsicht mit der Behandlungsgruppe identisch ist, wissen Sie, dass die Behandlung der einzige Unterschied zwischen beiden ist Gruppen – müssen die Ursache für die Veränderung gewesen sein.
Beispielsweise erholen sich Menschen im Laufe der Zeit häufig von Krankheiten oder Verletzungen, unabhängig davon, ob sie eine wirksame Behandlung erhalten haben oder nicht. Ohne eine Kontrollgruppe ist es daher schwierig zu bestimmen, ob eine Verbesserung der medizinischen Bedingungen auf eine Behandlung oder nur auf den natürlichen Verlauf der Zeit zurückzuführen ist.
Risiken durch ungültige Kontrollgruppen
Wenn Ihre Kontrolle Die Gruppe unterscheidet sich von der Behandlungsgruppe in einer Weise, die Sie nicht berücksichtigt haben. Ihre Ergebnisse spiegeln möglicherweise die Interferenz verwirrender Variablen anstelle Ihrer unabhängigen Variablen wider.
Da diejenigen, die aus einer Raucherfamilie stammen, häufiger Passivrauch ausgesetzt sind, einer bekannten Krebsursache, können bei Personen in Ihrer Behandlungsgruppe höhere Raten auftreten, aber Sie können ‚ Ich weiß nicht genau, ob dieser Unterschied besteht Aufgrund der Verwendung von E-Zigaretten.
Minimierung dieses Risikos
Einige Methoden können Ihnen dabei helfen, das Risiko einer Ungültigkeit zu minimieren Kontrollgruppen.
- Stellen Sie sicher, dass alle potenziellen Störgrößen berücksichtigt werden, vorzugsweise durch einen Versuchsaufbau, da es schwierig ist, alle möglichen Störfaktoren außerhalb einer Versuchsumgebung zu kontrollieren.
- Verwenden Sie Doppelblind. Dies verhindert, dass die Mitglieder jeder Gruppe ihr Verhalten basierend darauf ändern, ob sie in die Behandlungs- oder Kontrollgruppe aufgenommen wurden, was dann zu voreingenommenen Ergebnissen führen kann.
- Randomisieren Sie Ihre Probanden in Kontroll- und Behandlungsgruppen. Mit dieser Methode können Sie nicht nur die Unterschiede zwischen den beiden Gruppen bei verwirrenden Variablen minimieren, die Sie direkt beobachten können, sondern auch diejenigen, die Sie nicht beobachten können.
Häufig gestellte Fragen zu Kontrollgruppen
Eine Versuchsgruppe, auch als Behandlungsgruppe bekannt, erhält die Behandlung, deren Wirkung Forscher untersuchen möchten, während eine Kontrollgruppe dies nicht tut. Sie sollten auf alle anderen Arten identisch sein.
Ja. In einem Experiment müssen Sie eine Kontrollgruppe einbeziehen, die in jeder Hinsicht mit der Behandlungsgruppe identisch ist, außer dass sie die experimentelle Behandlung nicht erhält.
Ohne eine Kontrollgruppe können Sie nicht wissen, ob dies der Fall ist war die Behandlung oder eine andere Variable, die das Ergebnis des Experiments verursachte. Durch Einfügen einer Kontrollgruppe können Sie die möglichen Auswirkungen aller anderen Variablen eliminieren.
Eine Störgröße, auch als Störfaktor oder Störfaktor bezeichnet, ist eine dritte Variable in einer Studie, die eine mögliche Ursache-Wirkungs-Beziehung untersucht.
Eine Störgröße bezieht sich auf beide vermeintliche Ursache und vermeintliche Wirkung der Studie. Es kann schwierig sein, den tatsächlichen Effekt der unabhängigen Variablen vom Effekt der verwirrenden Variablen zu trennen.
In Ihrem Forschungsdesign ist es wichtig, potenzielle verwirrende Variablen zu identifizieren und zu planen, wie Sie ihre Auswirkungen verringern.
Es gibt verschiedene Methoden, mit denen Sie die Auswirkung verwirrender Variablen auf Ihre Forschung verringern können: Einschränkung, Übereinstimmung, statistische Kontrolle und Randomisierung.
Bei der Einschränkung beschränken Sie Ihre Stichprobe, indem Sie nur einschließen Bestimmte Probanden mit denselben Werten für potenziell verwirrende Variablen.
Beim Abgleich ordnen Sie jedem der Probanden in Ihrer Behandlungsgruppe ein Gegenstück in der Vergleichsgruppe zu. Die übereinstimmenden Probanden haben für alle potenziellen Störgrößen dieselben Werte und unterscheiden sich nur in der unabhängigen Variablen.
Bei der statistischen Kontrolle nehmen Sie potenzielle Störfaktoren als Variablen in Ihre Regression auf.
In Bei der Randomisierung ordnen Sie die Behandlung (oder unabhängige Variable) in Ihrer Studie zufällig einer ausreichend großen Anzahl von Probanden zu, sodass Sie alle potenziellen verwirrenden Variablen kontrollieren können.
Experimentelles Design bedeutet, eine Reihe von Verfahren zu planen, um eine Beziehung zwischen Variablen zu untersuchen. Um ein kontrolliertes Experiment zu entwerfen, benötigen Sie:
- Eine überprüfbare Hypothese
- Mindestens eine unabhängige Variable, die präzise manipuliert werden kann
- Mindestens eine abhängige Variable, die genau gemessen werden kann
Bei der Gestaltung des Experiments entscheiden Sie:
- Wie Sie die Variable (n) manipulieren
- Wie Sie mögliche Störgrößen kontrollieren
- Wie viele Probanden oder Proben werden in die Studie aufgenommen?
- Wie werden die Probanden den Behandlungsstufen zugeordnet?
Das experimentelle Design ist für die interne und externe Gültigkeit Ihres Experiments von wesentlicher Bedeutung.