对照组和治疗组|用途和例子
在一项科学研究中,a对照组用来建立因果关系通过隔离an的影响独立变量.
在这里,研究人员改变了治疗组的自变量,并保持对照组的自变量不变。然后他们比较了这些组的结果。
使用控制组意味着因变量的任何变化都可以归因于自变量。这有助于避免无关的或混淆影响你工作的变量,还有一些研究偏差的类型,就像忽略变量偏差.
实验控制组
对照组是必不可少的实验设计.当研究人员对一种新疗法的影响感兴趣时,他们会将研究参与者随机分为至少两组:
- 的治疗组(也称为实验组)接受研究人员感兴趣的治疗效果。
- 的对照组要么不接受治疗,要么接受疗效已知的标准治疗,要么接受安慰剂(一种用来控制的虚假治疗)安慰剂效应).
治疗是实验者操纵的任何自变量,其确切形式取决于正在进行的研究类型。在医学试验中,它可能是一种新的药物或疗法。在公共政策研究中,它可能是一种新的社会政策,一些人接受,而另一些人不接受。
在一个设计良好的实验中,两组之间除了处理之外的所有变量都应该保持不变。这意味着研究人员可以正确地测量治疗的整体效果,而不受来自混杂变量.
研究也可以包括不止一个治疗组或对照组。研究人员可能想要同时检查多种疗法的影响,或者将一种新疗法与目前可用的几种替代疗法进行比较。
非实验研究中的对照组
虽然对照组在实验研究中更常见,但它们也可以用于其他类型的研究。研究人员通常在两种情况下依赖非实验对照组:准实验设计或匹配设计。
准实验设计中的对照组
而真正的实验依赖于随机分配对于治疗组或对照组来说,准实验设计使用一些标准,而不是随机分配人员。
通常,这些分配不是由研究人员控制的,而是已经存在的接受了不同治疗的群体。例如,研究人员可以研究一种新的教学方法在一所学校的某些班级中应用而在其他班级中没有应用的效果,或者研究一项新政策在一个州实施而在邻近的州没有实施的影响。
在这些情况下,没有使用新的教学方法的班级,或者没有实施新政策的州,是对照组。
匹配设计中的对照组
在相关研究,当你不能使用真实或准实验设计时,匹配代表了一个潜在的替代选择。
在匹配设计中,研究人员将接受“治疗”或研究中的自变量的个体与没有接受“治疗”的个体(对照组)进行匹配。
因此,治疗组的每个成员在对照组中都有一个在治疗之外的任何方面都相同的对应对象。这确保了治疗是两组之间结果潜在差异的唯一来源。
控制组的重要性
控制组有助于确保内部效度你的研究。随着时间的推移,治疗组的因变量可能会有所不同。然而,如果没有对照组,就很难知道这种变化是否是由治疗引起的。这种变化有可能是由于其他一些变量造成的。
如果你使用一个在其他方面都与治疗组相同的对照组,你就知道治疗-两组之间唯一的区别-一定是导致变化的原因。
例如,人们通常会随着时间从疾病或伤害中恢复,不管他们是否接受了有效的治疗。因此,如果没有对照组,就很难确定医疗状况的改善是来自于治疗还是时间的自然发展。
来自无效对照组的风险
如果你的对照组与治疗组在你没有解释的方面有所不同,你的结果可能反映了混杂变量而不是自变量。
将这种风险最小化
有几种方法可以援助你可以将无效对照组的风险降到最低。
- 确保所有潜在的混杂变量都被考虑在内如果可能的话,最好是通过实验设计,因为在实验环境之外很难控制所有可能的混杂因素。
- 使用双盲.这将防止每个组的成员根据他们被置于治疗组或控制组来改变他们的行为,这可能会导致有偏见的结果。
- 随机分配你的拍摄对象分为对照组和治疗组。这种方法不仅可以最小化两组之间在可以直接观察到的混淆变量上的差异,也可以最小化那些你不能直接观察到的混淆变量。
关于对照组的常见问题
- 对照组和实验组的区别是什么?
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一个实验组,也被称为治疗组,接受研究人员希望研究其效果的治疗对照组没有。它们在其他方面应该是相同的。
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