Controlegroepen in wetenschappelijk onderzoek
In een wetenschappelijke studie wordt een controlegroep gebruikt om een oorzaak-gevolgrelatie vast te stellen door het effect van een onafhankelijke variabele te isoleren.
Onderzoekers veranderen de onafhankelijke variabele in de behandelde groep en houden deze constant in de controlegroep. Vervolgens vergelijken ze de resultaten van deze groepen.
Het gebruik van een controlegroep betekent dat elke verandering in de afhankelijke variabele kan worden toegeschreven aan de onafhankelijke variabele.
Controlegroepen in experimenten
Controlegroepen zijn essentieel voor experimenteel ontwerp. Wanneer onderzoekers geïnteresseerd zijn in de impact van een nieuwe behandeling, verdelen ze hun studiedeelnemers willekeurig in ten minste twee groepen:
- De behandelingsgroep (ook wel de experimentele groep genoemd) krijgt de behandeling waarvan het effect de onderzoeker is geïnteresseerd.
- De controlegroep krijgt ofwel geen behandeling, een standaardbehandeling waarvan het effect al bekend is, of een placebo (een nepbehandeling).
De behandeling is elke onafhankelijke variabele die door de onderzoekers wordt gemanipuleerd, en de exacte vorm hangt af van het soort onderzoek dat wordt uitgevoerd. In een medische proef kan het een nieuw medicijn of een nieuwe therapie zijn. In openbare beleidsstudies zou het een nieuw sociaal beleid kunnen zijn dat sommigen ontvangen en niet anderen.
In een goed ontworpen experiment moeten alle variabelen behalve de behandeling constant worden gehouden tussen de twee groepen. Dit betekent dat onderzoekers het volledige effect van de behandeling correct kunnen meten zonder inmenging van storende variabelen.
- U betaalt de studenten in de behandelgroep voor het behalen van hoge cijfers.
- Studenten in de controlegroep krijgen geen geld .
Door de gemiddelde verandering in hun cijfers gedurende het jaar te vergelijken, kunt u zien of financiële prikkels de schoolprestaties verbeteren.
Studies kunnen ook meer dan één behandelings- of controlegroep omvatten. Onderzoekers willen misschien de impact van meerdere behandelingen tegelijk onderzoeken, of een nieuwe behandeling vergelijken met verschillende alternatieven die momenteel beschikbaar zijn.
- De behandelgroep krijgt de nieuwe pil.
- Controlegroep 1 krijgt een identiek ogende suikerpil (een placebo)
- Controlegroep 2 krijgt een pil die al is goedgekeurd om hoge bloeddruk te behandelen
Aangezien de enige variabele die verschilt tussen de drie groepen het type pil is, verschillen in gemiddelde bloeddruk tussen de drie groepen kunnen worden toegeschreven aan het type pil dat ze kregen.
- Het verschil tussen de behandelingsgroep en controlegroep 1 toont de effectiviteit van de pil aan in vergelijking met behandeling.
- Het verschil tussen de behandelde groep en controlegroep 2 laat zien of de nieuwe pil behandelingen verbetert die al op de markt verkrijgbaar zijn.
Controlegroepen in niet-experimenteel onderzoek
Hoewel controlegroepen vaker voorkomen in experimenteel onderzoek, kunnen ze worden gebruikt in andere typen es van onderzoek ook. Onderzoekers vertrouwen over het algemeen in twee gevallen op niet-experimentele controlegroepen: quasi-experimenteel of matching-ontwerp.
Controlegroepen in quasi-experimenteel ontwerp
Terwijl echte experimenten vertrouwen op willekeurige toewijzing aan de behandelings- of controlegroepen, gebruikt quasi-experimenteel ontwerp een ander criterium dan randomisatie om mensen toe te wijzen.
Vaak worden deze opdrachten niet gecontroleerd door onderzoekers, maar zijn het reeds bestaande groepen die verschillende behandelingen hebben ondergaan. Onderzoekers zouden bijvoorbeeld de effecten kunnen bestuderen van een nieuwe lesmethode die in sommige klassen op een school werd toegepast, maar niet in andere, of de impact kunnen bestuderen van een nieuw beleid dat in de ene staat wordt geïmplementeerd, maar niet in de aangrenzende staat.
In deze gevallen zijn de klassen die de nieuwe lesmethode niet hebben gebruikt, of de staat die het nieuwe beleid niet heeft geïmplementeerd, de controlegroep.
Controlegroepen in passend ontwerp
In correlationeel onderzoek vertegenwoordigt matching een potentiële alternatieve optie wanneer u geen echte of quasi-experimentele ontwerpen kunt gebruiken.
In overeenkomende ontwerpen matcht de onderzoeker individuen die de ‘behandeling’ hebben ondergaan, of onafhankelijke variabele die wordt bestudeerd, voor anderen die dat niet deden – de controlegroep.
Elk lid van de behandelgroep heeft dus een tegenhanger in de controlegroep die op alle mogelijke manieren identiek is buiten de behandeling om.Dit zorgt ervoor dat de behandeling de enige bron is van mogelijke verschillen in uitkomsten tussen de twee groepen.
In plaats daarvan kunt u een controlegroep maken door personen die niet roken te matchen met degenen die dat wel doen (de behandelgroep) op basis van leeftijd, geslacht, dieet, bewegingsniveau, enzovoort, zodat het enige verschil tussen de twee groepen – en dus de enige variabele die tot verschillen in hun longkankerpercentages zou kunnen leiden – is hun gebruik van e-sigaretten.
Belang van controlegroepen
Controlegroepen helpen de interne validiteit van uw onderzoek te verzekeren. Mogelijk ziet u in de loop van de tijd een verschil in uw afhankelijke variabele in uw behandelde groep. Zonder controlegroep is het echter moeilijk om te weten of de verandering door de behandeling is ontstaan. Het is mogelijk dat de verandering het gevolg is van een aantal andere variabelen.
Als u een controlegroep gebruikt die op elke andere manier identiek is aan de behandelgroep, weet u dat de behandeling – het enige verschil tussen de twee groepen – moet de oorzaak zijn van de verandering.
Mensen herstellen bijvoorbeeld vaak van ziekten of verwondingen in de loop van de tijd, ongeacht of ze een effectieve behandeling hebben gehad of niet. Zonder een controlegroep is het dus moeilijk om te bepalen of verbeteringen in medische aandoeningen voortkomen uit een behandeling of gewoon door het natuurlijke verloop van de tijd.
Risico’s van invalide controlegroepen
Als uw controle groep verschilt van de behandelde groep op manieren waar u geen rekening mee heeft gehouden, uw resultaten kunnen de interferentie van verstorende variabelen weerspiegelen in plaats van uw onafhankelijke variabele.
Aangezien degenen die uit een rokersfamilie komen, vaker worden blootgesteld aan passief roken, een bekende oorzaak van kanker, kunnen er hogere percentages voorkomen bij personen in uw behandelde groep, maar u kunt ‘ Ik weet niet zeker of dit verschil is door het gebruik van e-sigaretten.
Dit risico minimaliseren
Een paar methoden kunnen u helpen het risico van ongeldige controlegroepen.
- Zorg ervoor dat er rekening wordt gehouden met alle mogelijke verstorende variabelen, bij voorkeur via een experimenteel ontwerp indien mogelijk, aangezien het moeilijk is om alle mogelijke verstorende factoren te controleren buiten een experimentele omgeving.
- Gebruik dubbele verblinding. Dit voorkomt dat de leden van elke groep hun gedrag aanpassen op basis van het feit of ze in de behandelings- of controlegroep waren geplaatst, wat vervolgens zou kunnen leiden tot vooringenomen uitkomsten.
- Verdeel uw proefpersonen in controle- en behandelingsgroepen. Met deze methode kunt u niet alleen de verschillen tussen de twee groepen minimaliseren op het gebied van verstorende variabelen die u direct kunt waarnemen, maar ook die welke u niet kunt waarnemen.
Veelgestelde vragen over controlegroepen
Een experimentele groep, ook wel behandelgroep genoemd, krijgt de behandeling waarvan de onderzoekers het effect willen bestuderen, een controlegroep niet. Ze zouden op alle andere manieren identiek moeten zijn.
Ja. In een experiment moet u een controlegroep opnemen die in alle opzichten identiek is aan de behandelgroep, behalve dat deze de experimentele behandeling niet krijgt.
Zonder controlegroep kunt u niet weten of deze groep was de behandeling of een andere variabele die de uitkomst van het experiment veroorzaakte. Door een controlegroep op te nemen, kunt u de mogelijke impact van alle andere variabelen elimineren.
Een verstorende variabele, ook wel een verstorende factor of verstorende factor genoemd, is een derde variabele in een onderzoek waarin een mogelijke oorzaak-gevolgrelatie wordt onderzocht.
Een verstorende variabele is gerelateerd aan zowel de veronderstelde oorzaak en het veronderstelde effect van het onderzoek. Het kan moeilijk zijn om het werkelijke effect van de onafhankelijke variabele te scheiden van het effect van de verstorende variabele.
In uw onderzoeksopzet is het belangrijk om mogelijke verstorende variabelen te identificeren en te plannen hoe u hun impact kunt verminderen.
Er zijn verschillende methoden die u kunt gebruiken om de impact van verstorende variabelen op uw onderzoek te verminderen: restrictie, matching, statistische controle en randomisatie.
In restrictie beperkt u uw steekproef door alleen bepaalde proefpersonen die dezelfde waarden van mogelijk verstorende variabelen hebben.
Bij het matchen vergelijkt u elk van de proefpersonen in uw behandelgroep met een tegenhanger in de vergelijkingsgroep. De overeenkomende onderwerpen hebben dezelfde waarden voor alle mogelijke verstorende variabelen, en verschillen alleen in de onafhankelijke variabele.
Bij statistische controle neemt u potentiële verstorende variabelen op als variabelen in uw regressie.
In randomisatie, je wijst de behandeling (of onafhankelijke variabele) in je onderzoek willekeurig toe aan een voldoende groot aantal proefpersonen, waardoor je controle hebt over alle mogelijke verstorende variabelen.
Experimenteel ontwerp betekent het plannen van een reeks procedures om de relatie tussen variabelen te onderzoeken. Om een gecontroleerd experiment te ontwerpen, heb je het volgende nodig:
- Een toetsbare hypothese
- Minstens één onafhankelijke variabele die nauwkeurig kan worden gemanipuleerd
- Minstens één afhankelijke variabele die nauwkeurig kan worden gemeten
Bij het ontwerpen van het experiment beslist u:
- Hoe u de variabele (n) gaat manipuleren
- Hoe u controleert op mogelijke verstorende variabelen
- Hoeveel proefpersonen of monsters worden in het onderzoek opgenomen
- Hoe proefpersonen worden toegewezen aan behandelingsniveaus
Experimenteel ontwerp is essentieel voor de interne en externe validiteit van uw experiment.