Научный контроль — это эксперимент или наблюдение , предназначенное для минимизации влияния переменных, отличных от независимой переменной (т. е. мешающих переменных ). [1] Это повышает надежность результатов, часто за счет сравнения контрольных измерений с другими измерениями. Научный контроль является частью научного метода .
Контроль исключает альтернативные объяснения экспериментальных результатов, особенно экспериментальных ошибок и предвзятости экспериментатора. Многие средства контроля зависят от типа проводимого эксперимента, как в случае с молекулярными маркерами, используемыми в экспериментах с SDS-PAGE , и могут просто иметь целью гарантировать правильную работу оборудования. Выбор и использование надлежащего контроля для обеспечения достоверности экспериментальных результатов (например, отсутствие мешающих переменных ) может быть очень трудным. Контрольные измерения можно использовать и для других целей: например, измерение фонового шума микрофона в отсутствие сигнала позволяет вычесть шум из последующих измерений сигнала, что позволяет получить обработанный сигнал более высокого качества.
Например, если исследователь кормит экспериментальным искусственным подсластителем шестьдесят лабораторных крыс и наблюдает, что десять из них впоследствии заболевают, основной причиной может быть сам подсластитель или что-то несвязанное. Другие переменные, которые могут быть неочевидными, могут мешать плану эксперимента. Например, искусственный подсластитель можно смешать с разбавителем, и именно разбавитель может вызвать эффект. Для контроля эффекта разбавителя один и тот же тест проводят дважды; один раз с искусственным подсластителем в разбавителе, а другой - точно так же, но с использованием только разбавителя. Теперь эксперимент контролируется по разбавителю, и экспериментатор может различать подсластитель, разбавитель и отсутствие обработки. Контроль чаще всего необходим в тех случаях, когда мешающий фактор невозможно легко отделить от основных методов лечения. Например, может потребоваться использовать трактор для внесения удобрений там, где нет другого практически осуществимого способа внесения удобрений. Самым простым решением является обработка, при которой трактор проезжает по участкам без внесения удобрений и таким образом контролируется воздействие движения трактора.
Простейшими типами контроля являются отрицательный и положительный контроль, и оба встречаются во многих различных типах экспериментов. [2] Эти два контроля, если оба успешны, обычно достаточны для устранения большинства потенциальных мешающих переменных: это означает, что эксперимент дает отрицательный результат, когда ожидается отрицательный результат, и положительный результат, когда ожидается положительный результат. Другие меры контроля включают контроль транспортных средств, фиктивный контроль и сравнительный контроль. [2]
Если есть только два возможных результата, например, положительный или отрицательный, если группа лечения и отрицательный контроль дают отрицательный результат, можно сделать вывод, что лечение не оказало никакого эффекта. Если группа лечения и отрицательный контроль дают положительный результат, можно сделать вывод, что в изучаемое явление вовлечена искажающая переменная , и положительные результаты обусловлены не только лечением.
В других примерах результаты могут измеряться как продолжительность, время, проценты и т. д. В примере с тестированием на наркотики мы могли бы измерить процент выздоровевших пациентов. В этом случае предполагается, что лечение не оказывает никакого эффекта, если группа лечения и отрицательный контроль дают одинаковые результаты. В группе плацебо ожидается некоторое улучшение из-за эффекта плацебо , и этот результат устанавливает базовый уровень, относительно которого должно улучшиться лечение. Даже если в группе лечения наблюдается улучшение, ее необходимо сравнить с группой плацебо. Если группы показывают одинаковый эффект, то лечение не привело к улучшению (поскольку такое же количество пациентов было вылечено в отсутствие 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 выявлять заболевание (его чувствительность ), мы можем сравнить его с другим тестом, эффективность которого уже известна. Хорошо зарекомендовавший себя тест является положительным контролем, поскольку мы уже знаем, что ответ на вопрос (работает ли тест) — да.
Аналогично, при ферментном анализе для измерения количества фермента в наборе экстрактов положительным контролем будет анализ, содержащий известное количество очищенного фермента (в то время как отрицательный контроль не будет содержать фермента). Положительный контроль должен давать высокую активность фермента, тогда как отрицательный контроль должен давать очень низкую активность или ее отсутствие.
Если положительный контроль не дает ожидаемого результата, возможно, что-то не так с процедурой эксперимента, и эксперимент повторяют. В сложных экспериментах результат положительного контроля также может помочь по сравнению с результатами предыдущих экспериментов. Например, если было установлено, что хорошо зарекомендовавший себя тест на заболевание 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 более одного теста на заболевание эффективны, можно протестировать более одного. Множественные положительные контроли также позволяют более точно сравнивать результаты (калибровку или стандартизацию), если ожидаемые результаты от положительных контролей имеют разные размеры. Например, в ферментном анализе, обсуждавшемся выше, стандартную кривую можно получить путем приготовления множества разных образцов с разными количествами фермента.
При рандомизации группы, получающие различные экспериментальные методы лечения, определяются случайным образом. Хотя это не гарантирует отсутствия различий между группами, оно обеспечивает равномерное распределение различий, тем самым корректируя систематические ошибки .
Например, в экспериментах, в которых влияет урожайность сельскохозяйственных культур (например, плодородие почвы ), эксперимент можно контролировать, назначая обработки случайно выбранным участкам земли. Это смягчает влияние изменений в составе почвы на урожайность.
Ослепление — это практика сокрытия информации, которая может исказить результаты эксперимента. Например, участники могут не знать, кто получал активное лечение, а кто — плацебо . Если бы эта информация стала доступна участникам исследования, пациенты могли бы получить больший эффект плацебо , исследователи могли бы повлиять на эксперимент, чтобы оправдать их ожидания ( эффект наблюдателя ), а оценщики могли бы быть подвержены предвзятости подтверждения . Слепой может быть наложен на любого участника эксперимента, включая испытуемых, исследователей, технических специалистов, аналитиков данных и оценщиков. В некоторых случаях для ослепления может потребоваться имитация операции .
В ходе эксперимента участник становится незамеченным, если он выводит или иным образом получает информацию, которая была для него замаскирована. Раскрытие информации, которое происходит до завершения исследования, является источником экспериментальной ошибки, поскольку смещение, которое было устранено методом ослепления, вновь вводится. Раскрытие результатов часто встречается в слепых экспериментах, и их необходимо измерять и сообщать. Мета-исследование выявило высокий уровень раскрытия информации в фармакологических исследованиях. В частности, исследования антидепрессантов плохо скрыты. В руководящих принципах отчетности рекомендуется, чтобы все исследования оценивались и сообщались в раскрытом виде. На практике очень немногие исследования оценивают раскрытие данных. [3]
Ослепление является важным инструментом научного метода и используется во многих областях исследований. В некоторых областях, например в медицине , это считается необходимым. [4] В клинических исследованиях исследование, которое не является слепым, называется открытым .