Grupos de controle em pesquisa científica
Em um estudo científico, um grupo de controle é usado para estabelecer uma relação de causa e efeito, isolando o efeito de uma variável independente.
Os pesquisadores mudam a variável independente no grupo de tratamento e a mantêm constante no grupo de controle. Em seguida, eles comparam os resultados desses grupos.
Usar um grupo de controle significa que qualquer mudança na variável dependente pode ser atribuída à variável independente.
Grupos de controle em experimentos
Os grupos de controle são essenciais para o design experimental. Quando os pesquisadores estão interessados no impacto de um novo tratamento, eles dividem aleatoriamente os participantes do estudo em pelo menos dois grupos:
- O grupo de tratamento (também chamado de grupo experimental) recebe o tratamento cujo efeito o o pesquisador está interessado.
- O grupo de controle não recebe tratamento, um tratamento padrão cujo efeito já é conhecido, ou um placebo (um tratamento falso).
O tratamento é qualquer variável independente manipulada pelos experimentadores, e sua forma exata depende do tipo de pesquisa que está sendo realizada. Em um teste médico, pode ser um novo medicamento ou terapia. Em estudos de políticas públicas, pode ser uma nova política social que alguns recebem e outros não.
Em um experimento bem planejado, todas as variáveis além do tratamento devem ser mantidas constantes entre os dois grupos. Isso significa que os pesquisadores podem medir corretamente todo o efeito do tratamento sem a interferência de variáveis confusas.
- Você paga aos alunos do grupo de tratamento por obterem notas altas.
- Os alunos do grupo de controle não recebem nenhum dinheiro .
Ao comparar a mudança média nas notas ao longo do ano, você pode descobrir se os incentivos monetários melhoram o desempenho escolar.
Os estudos também podem incluir mais de um tratamento ou grupo de controle. Os pesquisadores podem querer examinar o impacto de vários tratamentos de uma vez ou comparar um novo tratamento com várias alternativas disponíveis atualmente.
- O grupo de tratamento recebe a nova pílula.
- O grupo de controle 1 recebe uma pílula de açúcar de aparência idêntica (a placebo)
- O grupo de controle 2 recebe uma pílula já aprovada para tratar a hipertensão
Uma vez que a única variável que difere entre os três grupos é o tipo de pílula, qualquer diferenças na pressão arterial média entre os três grupos podem ser creditadas ao tipo de pílula que receberam.
- A diferença entre o grupo de tratamento e o grupo de controle 1 demonstra a eficácia da pílula em comparação com nenhuma tratamento.
- A diferença entre o grupo de tratamento e o grupo de controle 2 mostra se a nova pílula melhora os tratamentos já disponíveis no mercado.
Grupos de controle na pesquisa não experimental
Embora os grupos de controle sejam mais comuns na pesquisa experimental, eles podem ser usados em outros tipos es de pesquisa também. Os pesquisadores geralmente contam com grupos de controle não experimentais em dois casos: projeto quase experimental ou correspondente.
Grupos de controle no projeto quase experimental
Enquanto experimentos verdadeiros dependem de atribuição aleatória ao tratamento ou grupos de controle, o desenho quase experimental usa algum critério diferente da randomização para designar as pessoas.
Freqüentemente, essas designações não são controladas por pesquisadores, mas são grupos pré-existentes que receberam tratamentos diferentes. Por exemplo, os pesquisadores poderiam estudar os efeitos de um novo método de ensino aplicado em algumas turmas de uma escola, mas não em outras, ou estudar o impacto de uma nova política implementada em um estado, mas não no estado vizinho.
Nestes casos, as classes que não usaram o novo método de ensino, ou o estado que não implementou a nova política, é o grupo de controle.
Grupos de controle no design de correspondência
Na pesquisa correlacional, a correspondência representa uma opção alternativa em potencial quando você não pode usar designs verdadeiros ou quase experimentais.
Na correspondência de designs, o pesquisador combina indivíduos que receberam o “tratamento” ou independentes variável em estudo, para outros que não – o grupo de controle.
Cada membro do grupo de tratamento, portanto, tem uma contraparte no grupo de controle idêntica em todos os aspectos possíveis fora do tratamento.Isso garante que o tratamento seja a única fonte de diferenças potenciais nos resultados entre os dois grupos.
Em vez disso, você pode criar um grupo de controle combinando indivíduos que não fumam com aqueles que fumam (o grupo de tratamento) quanto à idade, sexo, dieta, nível de exercício e assim por diante, garantindo que a única diferença entre os dois grupos – e, portanto, a única variável que pode causar diferenças nas taxas de câncer de pulmão – é o uso de cigarros eletrônicos.
Importância dos grupos de controle
Os grupos de controle ajudam a garantir a validade interna de sua pesquisa. Você pode ver uma diferença ao longo do tempo em sua variável dependente em seu grupo de tratamento. No entanto, sem um grupo de controle, é difícil saber se a mudança decorreu do tratamento. É possível que a mudança seja devido a algumas outras variáveis.
Se você usar um grupo de controle que é idêntico em todos os outros aspectos ao grupo de tratamento, você sabe que o tratamento – a única diferença entre os dois grupos – deve ser o que causou a mudança.
Por exemplo, as pessoas geralmente se recuperam de doenças ou ferimentos com o tempo, independentemente de terem recebido tratamento eficaz ou não. Assim, sem um grupo de controle, é difícil determinar se as melhorias nas condições médicas vêm de um tratamento ou apenas da progressão natural do tempo.
Riscos de grupos de controle inválidos
Se seu controle grupo difere do grupo de tratamento de maneiras que você não considerou, seus resultados podem refletir a interferência de variáveis de confusão em vez de sua variável independente.
Como aqueles que vêm de uma família de fumantes têm maior probabilidade de ficarem expostos ao fumo passivo, uma causa conhecida de câncer, taxas mais altas podem ocorrer entre os indivíduos do seu grupo de tratamento, mas você pode ‘ não sei com certeza se essa diferença é devido ao uso de e-cigarros.
Minimizando este risco
Alguns métodos podem ajudá-lo a minimizar o risco de inválido grupos de controle.
- Certifique-se de que todas as variáveis de confusão potenciais sejam levadas em consideração, de preferência por meio de um projeto experimental, se possível, uma vez que é difícil controlar todos os possíveis fatores de confusão fora de um ambiente experimental.
- Use duplo-cego. Isso evitará que os membros de cada grupo modifiquem seu comportamento com base no fato de terem sido colocados no grupo de tratamento ou de controle, o que poderia levar a resultados tendenciosos.
- Randomize seus sujeitos em grupos de controle e de tratamento. Este método permitirá que você não apenas minimize as diferenças entre os dois grupos em variáveis de confusão que você pode observar diretamente, mas também aquelas que você não pode.
Perguntas frequentes sobre grupos de controle
Um grupo experimental, também conhecido como grupo de tratamento, recebe o tratamento cujo efeito os pesquisadores desejam estudar, enquanto um grupo de controle não. Eles devem ser idênticos em todas as outras maneiras.
Sim. Em um experimento, você precisa incluir um grupo de controle que seja idêntico ao grupo de tratamento em todos os aspectos, exceto que não recebe o tratamento experimental.
Sem um grupo de controle, você não pode saber se ele foi o tratamento ou alguma outra variável que causou o resultado do experimento. Ao incluir um grupo de controle, você pode eliminar o possível impacto de todas as outras variáveis.
Uma variável de confusão, também chamada de fator de confusão ou fator de confusão, é uma terceira variável em um estudo que examina uma relação de causa e efeito potencial.
Uma variável de confusão está relacionada a ambos os suposta causa e o suposto efeito do estudo. Pode ser difícil separar o efeito real da variável independente do efeito da variável de confusão.
Em seu projeto de pesquisa, é importante identificar potenciais variáveis de confusão e planejar como você reduzirá seu impacto.
Existem vários métodos que você pode usar para diminuir o impacto de variáveis de confusão em sua pesquisa: restrição, correspondência, controle estatístico e aleatorização.
Na restrição, você restringe sua amostra apenas incluindo certos assuntos que têm os mesmos valores de variáveis de confusão em potencial.
Na correspondência, você combina cada um dos assuntos em seu grupo de tratamento com uma contraparte no grupo de comparação. Os sujeitos combinados têm os mesmos valores em quaisquer variáveis de confusão em potencial e diferem apenas na variável independente.
No controle estatístico, você inclui fatores de confusão em potencial como variáveis em sua regressão.
Em randomização, você atribui aleatoriamente o tratamento (ou variável independente) em seu estudo a um número suficientemente grande de indivíduos, o que permite que você controle todas as variáveis de confusão em potencial.
Projeto experimental significa planejar um conjunto de procedimentos para investigar uma relação entre variáveis. Para projetar um experimento controlado, você precisa de:
- uma hipótese testável
- pelo menos uma variável independente que possa ser manipulada com precisão
- pelo menos um dependente variável que pode ser medida com precisão
Ao projetar o experimento, você decide:
- como manipulará a (s) variável (s)
- Como você controlará quaisquer potenciais variáveis de confusão
- Quantos assuntos ou amostras serão incluídos no estudo
- Como os assuntos serão atribuídos aos níveis de tratamento
O design experimental é essencial para a validade interna e externa de seu experimento.