Научный контроль — это эксперимент или наблюдение, разработанное для минимизации эффектов переменных, отличных от независимой переменной (т.е. вмешивающихся переменных ). [1] Это повышает надежность результатов, часто посредством сравнения контрольных измерений с другими измерениями. Научный контроль является частью научного метода .
Контроли исключают альтернативные объяснения экспериментальных результатов, особенно экспериментальные ошибки и предвзятость экспериментатора. Многие контроли специфичны для типа проводимого эксперимента, как в случае молекулярных маркеров, используемых в экспериментах SDS-PAGE , и могут просто иметь целью убедиться, что оборудование работает правильно. Выбор и использование надлежащих контролей для обеспечения достоверности экспериментальных результатов (например, отсутствие вмешивающихся переменных ) может быть очень сложным. Контрольные измерения могут также использоваться для других целей: например, измерение фонового шума микрофона при отсутствии сигнала позволяет вычесть шум из последующих измерений сигнала, тем самым создавая обработанный сигнал более высокого качества.
Например, если исследователь кормит экспериментальным искусственным подсластителем шестьдесят лабораторных крыс и замечает, что десять из них впоследствии заболевают, то основной причиной может быть сам подсластитель или что-то не связанное с ним. Другие переменные, которые могут быть неочевидны, могут помешать экспериментальному плану. Например, искусственный подсластитель может быть смешан с разбавителем, и именно разбавитель может вызвать эффект. Чтобы контролировать эффект разбавителя, один и тот же тест проводится дважды: один раз с искусственным подсластителем в разбавителе, а другой проводится точно так же, но с использованием только разбавителя. Теперь эксперимент контролируется для разбавителя, и экспериментатор может различать подсластитель, разбавитель и отсутствие обработки. Контроль чаще всего необходим, когда смешивающий фактор нельзя легко отделить от первичной обработки. Например, может потребоваться использовать трактор для внесения удобрений там, где нет другого практичного способа внесения удобрений. Самым простым решением является обработка, при которой трактор проезжает по участку, не разбрасывая удобрения, и таким образом контролируется воздействие движения трактора.
Простейшими типами контроля являются отрицательный и положительный контроль, и оба они встречаются во многих различных типах экспериментов. [2] Эти два контроля, когда оба успешны, обычно достаточны для устранения большинства потенциальных смешивающих переменных: это означает, что эксперимент дает отрицательный результат, когда ожидается отрицательный результат, и положительный результат, когда ожидается положительный результат. Другие виды контроля включают контроль носителя, фиктивный контроль и сравнительный контроль. [2]
Если возможны только два результата, например, положительный или отрицательный, если и группа лечения, и отрицательный контроль (группа без лечения) дают отрицательный результат, можно сделать вывод, что лечение не оказало никакого эффекта. Если и группа лечения, и отрицательный контроль дают положительный результат, можно сделать вывод, что в изучаемом явлении задействована искажающая переменная , и положительные результаты обусловлены не только лечением.
В других примерах результаты могут измеряться как продолжительность, время, процент и т. д. В примере с тестированием лекарств мы могли бы измерить процент вылеченных пациентов. В этом случае лечение считается неэффективным, когда группа лечения и отрицательный контроль дают одинаковые результаты. Ожидается некоторое улучшение в группе плацебо из-за эффекта плацебо , и этот результат устанавливает исходный уровень, по сравнению с которым лечение должно улучшиться. Даже если группа лечения показывает улучшение, его необходимо сравнить с группой плацебо. Если группы показывают одинаковый эффект, то лечение не было ответственно за улучшение (потому что такое же количество пациентов было вылечено при отсутствии лечения). Лечение эффективно только в том случае, если группа лечения показывает большее улучшение, чем группа плацебо.
Положительный контроль часто используется для оценки валидности теста . Например, чтобы оценить способность нового теста обнаруживать болезнь (его чувствительность ), мы можем сравнить его с другим тестом, который уже работает. Хорошо зарекомендовавший себя тест является положительным контролем, поскольку мы уже знаем, что ответ на вопрос (работает ли тест) — да.
Аналогично, в ферментном анализе для измерения количества фермента в наборе экстрактов, положительный контроль будет анализом, содержащим известное количество очищенного фермента (тогда как отрицательный контроль не будет содержать фермента). Положительный контроль должен давать большое количество ферментной активности, тогда как отрицательный контроль должен давать очень низкую или нулевую активность.
Если положительный контроль не дает ожидаемого результата, возможно, что-то не так с экспериментальной процедурой, и эксперимент повторяется. Для сложных или запутанных экспериментов результат положительного контроля также может помочь в сравнении с предыдущими экспериментальными результатами. Например, если было установлено, что хорошо зарекомендовавший себя тест на болезнь имеет тот же эффект, что и предыдущие экспериментаторы, это указывает на то, что эксперимент проводится таким же образом, как и предыдущие экспериментаторы.
Когда это возможно, можно использовать несколько положительных контролей — если известно, что существует более одного теста на заболевание, который эффективен, можно протестировать более одного. Несколько положительных контролей также позволяют проводить более точные сравнения результатов (калибровку или стандартизацию), если ожидаемые результаты от положительных контролей имеют разные размеры. Например, в ферментном анализе, обсуждаемом выше, стандартную кривую можно получить, сделав много разных образцов с разным количеством фермента.
При рандомизации группы, которые получают различные экспериментальные методы лечения, определяются случайным образом. Хотя это не гарантирует отсутствия различий между группами, это гарантирует, что различия распределены равномерно, тем самым корректируя систематические ошибки .
Например, в экспериментах, где урожайность культур затрагивается (например, плодородие почвы ), эксперимент можно контролировать, назначая обработки на случайно выбранные участки земли. Это смягчает влияние изменений в составе почвы на урожайность.
Ослепление — это практика сокрытия информации, которая может исказить эксперимент. Например, участники могут не знать, кто получил активное лечение, а кто получил плацебо . Если бы эта информация стала доступна участникам испытаний, пациенты могли бы получить больший эффект плацебо , исследователи могли бы повлиять на эксперимент, чтобы он соответствовал их ожиданиям ( эффект наблюдателя ), а оценщики могли бы быть подвержены предвзятости подтверждения . Ослепление может быть наложено на любого участника эксперимента, включая испытуемых, исследователей, техников, аналитиков данных и оценщиков. В некоторых случаях для достижения ослепления может потребоваться фиктивная операция .
В ходе эксперимента участник становится неослепленным, если он делает вывод или иным образом получает информацию, которая была скрыта от него. Раскрытие, которое происходит до завершения исследования, является источником экспериментальной ошибки, поскольку предвзятость, которая была устранена ослеплением, снова вводится. Раскрытие распространено в слепых экспериментах и должно быть измерено и сообщено. Мета-исследования выявили высокие уровни раскрытия в фармакологических испытаниях. В частности, испытания антидепрессантов плохо ослеплены. Руководства по отчетности рекомендуют, чтобы все исследования оценивали и сообщали о раскрытии. На практике очень немногие исследования оценивают раскрытие. [3]
Ослепление является важным инструментом научного метода и используется во многих областях исследований. В некоторых областях, таких как медицина , оно считается необходимым. [4] В клинических исследованиях испытание, которое не является ослепленным испытанием, называется открытым испытанием .