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Statistische Kontrollen

Eine wissenschaftliche Kontrolle ist eine Beobachtung, die die Auswirkungen anderer Variablen als der einzelnen unabhängigen Variablen minimieren soll.

Was ist eine Kontrolle?

Eine wissenschaftliche Kontrolle ist eine Beobachtung entwickelt, um minimieren die Effekte andere Variablen als die einzige unabhängige variable., Dies erhöht die Zuverlässigkeit der Ergebnisse, oft durch einen Vergleich zwischen Kontrollmessungen und den anderen Messungen.

Zum Beispiel werden Wissenschaftler während des Drogentests versuchen, zwei Gruppen zu kontrollieren, um sie so identisch wie möglich zu halten, und dann einer Gruppe erlauben, das Medikament auszuprobieren. Ein anderes Beispiel könnte das Testen von Pflanzendünger sein, indem es nur der Hälfte der Pflanzen in einem Garten gegeben wird: Die Pflanzen, die keinen Dünger erhalten, sind die Kontrollgruppe, da sie das Grundwachstumsniveau festlegen, mit dem die mit Dünger behandelten Pflanzen verglichen werden., Ohne eine Kontrollgruppe kann das Experiment nicht feststellen, ob die mit Dünger behandelten Pflanzen mehr wachsen als unbehandelt.

Idealerweise werden alle Variablen in einem Experiment kontrolliert (durch die Kontrollmessungen berücksichtigt) und keine wird unkontrolliert sein. Wenn in einem solchen Experiment alle Kontrollen wie erwartet funktionieren, kann der Schluss gezogen werden, dass das Experiment wie beabsichtigt funktioniert und dass die Ergebnisse des Experiments auf die Wirkung der zu testenden Variablen zurückzuführen sind., Das heißt, wissenschaftliche Kontrollen ermöglichen es einem Ermittler, eine Behauptung wie “ Zwei Situationen waren identisch, bis Faktor X auftrat. Da Faktor X der einzige Unterschied zwischen den beiden Situationen ist, wurde das neue Ergebnis durch Faktor X verursacht. “

Kontrollierte Experimente

Kontrollierte Experimente können durchgeführt werden, wenn es schwierig ist, alle Bedingungen in einem Experiment genau zu steuern., In diesem Fall beginnt das Experiment mit der Erstellung von zwei oder mehr Probengruppen, die probabilistisch äquivalent sind, was bedeutet, dass die Messungen der Merkmale unter den Gruppen ähnlich sein sollten und dass die Gruppen bei gleicher Behandlung auf die gleiche Weise ansprechen sollten. Diese Äquivalenz wird durch statistische Methoden bestimmt, die das Ausmaß der Variation zwischen Individuen und die Anzahl der Individuen in jeder Gruppe berücksichtigen., In Bereichen wie Mikrobiologie und Chemie, in denen es sehr wenig Unterschiede zwischen Individuen gibt und die Gruppengröße leicht in Millionenhöhe liegt, werden diese statistischen Methoden oft umgangen und es wird angenommen, dass das einfache Aufteilen einer Lösung in gleiche Teile identische Stichprobengruppen erzeugt.

Steuertypen

Die einfachsten Steuertypen sind negative und positive Steuerungen. Diese beiden Steuerelemente reichen normalerweise aus, um die meisten potenziellen verwirrenden Variablen zu eliminieren, wenn beide erfolgreich sind., Dies bedeutet, dass das Experiment ein negatives Ergebnis erzeugt, wenn ein negatives Ergebnis erwartet wird, und ein positives Ergebnis, wenn ein positives Ergebnis erwartet wird.

Negative Kontrollen

Negative Kontrollen sind Gruppen, in denen kein Phänomen erwartet wird. Sie sorgen dafür, dass es keine Wirkung gibt, wenn es keine Wirkung geben sollte. Um mit dem Beispiel des Drogentests fortzufahren, ist eine negative Kontrolle eine Gruppe, der das Medikament nicht verabreicht wurde. Wir würden sagen, dass die Kontrollgruppe einen negativen oder Null-Effekt zeigen sollte.,

Wenn die Behandlungsgruppe und die Negativkontrolle beide ein negatives Ergebnis liefern, kann daraus geschlossen werden, dass die Behandlung keine Wirkung hatte. Wenn die Behandlungsgruppe und die negative Kontrolle beide ein positives Ergebnis liefern, kann gefolgert werden, dass eine verwirrende Variable auf das Experiment einwirkte und die positiven Ergebnisse wahrscheinlich nicht auf die Behandlung zurückzuführen sind.

Positive Kontrollen

Positive Kontrollen sind Gruppen, in denen ein Phänomen erwartet wird. Das heißt, sie sorgen dafür, dass es einen Effekt gibt, wenn es einen Effekt geben sollte., Dies wird erreicht, indem eine experimentelle Behandlung verwendet wird, von der bereits bekannt ist, dass sie diesen Effekt erzeugt, und diese dann mit der Behandlung verglichen wird, die im Experiment untersucht wird.

Zur Beurteilung der Testvalidität werden häufig Positivkontrollen verwendet. Um beispielsweise die Fähigkeit eines neuen Tests zu beurteilen, eine Krankheit zu erkennen, können wir sie mit einem anderen Test vergleichen, von dem bereits bekannt ist, dass er funktioniert. Der etablierte Test ist die positive Kontrolle, da wir bereits wissen, dass die Antwort auf die Frage (ob der Test funktioniert) ja ist.,

Bei schwierigen oder komplizierten Experimenten kann das Ergebnis der Positivkontrolle auch im Vergleich zu früheren Versuchsergebnissen helfen. Wenn beispielsweise festgestellt wurde, dass der gut etablierte Krankheitstest die gleiche Wirksamkeit wie bei früheren Experimentatoren aufweist, deutet dies darauf hin, dass das Experiment auf die gleiche Weise durchgeführt wird wie bei den vorherigen Experimentatoren.

Wenn möglich, können mehrere positive Kontrollen verwendet werden. Zum Beispiel, wenn es mehr als einen Krankheitstest gibt, von dem bekannt ist, dass er wirksam ist, Mehr als einer könnte getestet werden., Mehrere positive Kontrollen erlauben auch feinere Vergleiche der Ergebnisse (Kalibrierung oder Standardisierung), wenn die erwarteten Ergebnisse von den positiven Kontrollen unterschiedliche Größen haben.