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contrôles statistiques

Un contrôle scientifique est une observation conçue pour minimiser les effets de variables autres que la variable indépendante unique.

Qu’est-ce qu’un contrôle?

Un contrôle scientifique est une observation conçue pour minimiser les effets de variables autres que la seule variable indépendante., Cela augmente la fiabilité des résultats, souvent grâce à une comparaison entre les mesures de contrôle et les autres mesures.

par exemple, pendant les tests de dépistage de drogues, les scientifiques essaieront de contrôler deux groupes pour les garder aussi identiques que possible, puis de permettre à un groupe d’essayer le médicament. Un autre exemple pourrait être de tester l’engrais végétal en le donnant à seulement la moitié des plantes d’un jardin: les plantes qui ne reçoivent pas d’engrais sont le groupe témoin, car elles établissent le niveau de croissance de base auquel les plantes traitées par engrais seront comparées., Sans groupe témoin, l’expérience ne peut pas déterminer si les plantes traitées avec engrais poussent plus qu’elles n’en auraient si elles n’étaient pas traitées.

idéalement, toutes les variables d’une expérience seront contrôlées (prises en compte par les mesures de contrôle) et aucune ne sera incontrôlée. Dans une telle expérience, si tous les contrôles fonctionnent comme prévu, il est possible de conclure que l’expérience fonctionne comme prévu et que les résultats de l’expérience sont dues à l’effet de la variable testée., Autrement dit, les contrôles scientifiques permettent à un chercheur de faire une réclamation comme « deux situations étaient identiques jusqu’à ce que le facteur X se produise. Puisque le facteur X est la seule différence entre les deux situations, le nouveau résultat a été causé par le facteur X. ”

expériences contrôlées

des expériences contrôlées peuvent être effectuées lorsqu’il est difficile de contrôler exactement toutes les conditions d’une expérience., Dans ce cas, l’expérience commence par créer deux groupes d’échantillons ou plus qui sont probabiliquement équivalents, ce qui signifie que les mesures des traits devraient être similaires entre les groupes et que les groupes devraient répondre de la même manière s’ils reçoivent le même traitement. Cette équivalence est déterminée par des méthodes statistiques qui tiennent compte de la quantité de variation entre les individus et du nombre d’individus dans chaque groupe., Dans des domaines tels que la microbiologie et la chimie, où il y a très peu de variation entre les individus et la taille du groupe se chiffre facilement en millions, ces méthodes statistiques sont souvent contournées et le simple fait de diviser une solution en parties égales est supposé produire des groupes d’échantillons identiques.

types de contrôles

les types de contrôles les plus simples sont les contrôles négatifs et positifs. Ces deux contrôles, lorsque les deux sont réussis, sont généralement suffisants pour éliminer la plupart des variables confusionnelles potentielles., Cela signifie que l’expérience produit un résultat négatif lors d’un résultat négatif est attendu et un résultat positif lors d’un résultat positif est attendu.

Contrôles Négatifs

contrôles Négatifs sont des groupes où aucun phénomène est prévu. Ils s’assurer qu’il n’y a pas d’effet quand il devrait y avoir aucun effet. Pour continuer avec l’exemple du test de drogue, un contrôle négatif est un groupe qui n’a pas été administré le médicament. Nous dirions que le groupe témoin devrait montrer un effet négatif ou nul.,

Si le groupe de traitement et le témoin négatif produisent tous deux un résultat négatif, on peut en déduire que le traitement n’a eu aucun effet. Si le groupe de traitement et le témoin négatif produisent tous deux un résultat positif, on peut en déduire qu’une variable confondante a agi sur l’expérience et que les résultats positifs ne sont probablement pas dus au traitement.

contrôles positifs

Les contrôles positifs sont des groupes où un phénomène est attendu. Autrement dit, ils s’assurent qu’il y a un effet quand il devrait y avoir un effet., Ceci est accompli en utilisant un traitement expérimental qui est déjà connu pour produire cet effet, puis en comparant cela au traitement qui est étudié dans l’expérience.

les contrôles Positifs sont souvent utilisés pour évaluer la validité des tests. Par exemple, pour évaluer la capacité d’un nouveau test à détecter une maladie, nous pouvons le comparer à un autre test déjà connu pour fonctionner. Le test bien établi est le contrôle positif, car nous savons déjà que la réponse à la question (si le test fonctionne) est oui.,

pour les expériences difficiles ou compliquées, le résultat du contrôle positif peut également aider par rapport aux résultats expérimentaux précédents. Par exemple, si l’on a déterminé que le test de maladie bien établi avait la même efficacité que celle trouvée par les expérimentateurs précédents, cela indique que l’expérience est réalisée de la même manière que les expérimentateurs précédents.

dans la mesure du possible, plusieurs contrôles positifs peuvent être utilisés. Par exemple, s’il y a plus d’un test de la maladie qui est connu pour être efficace, plus d’un pourrait être testé., Les contrôles positifs multiples permettent également des comparaisons plus fines des résultats (étalonnage ou normalisation) si les résultats attendus des contrôles positifs ont des tailles différentes.