Mejor respuesta
Un sujeto o un grupo en un experimento donde el factor que se está probando no se aplica, por lo tanto, sirve como estándar para la comparación con otro grupo donde se aplica el factor
En experimentos científicos, el uso de controles permite estudiar una variable o factor a la vez. Sin embargo, es importante que tanto el grupo de control como otros grupos (experimentales) estén expuestos a las mismas condiciones, aparte de la única variable en estudio. Hacerlo ayudará a sacar conclusiones más precisas y confiables.
Los controles eliminan las explicaciones alternativas de los resultados experimentales, especialmente los errores experimentales y el sesgo del experimentador. Muchos controles son específicos del tipo de experimento que se está realizando, como en los marcadores moleculares utilizados en los experimentos de SDS-PAGE, y pueden tener simplemente el propósito de garantizar que el equipo funcione correctamente. La selección y el uso de controles adecuados para garantizar que los resultados experimentales sean válidos (por ejemplo, ausencia de variables de confusión) puede resultar muy difícil. Las mediciones de control también pueden usarse para otros propósitos: por ejemplo, una medición del ruido de fondo de un micrófono en ausencia de una señal permite que el ruido se reste de las mediciones posteriores de la señal, produciendo así una señal procesada de mayor calidad.
Por ejemplo, si un investigador alimenta con un edulcorante artificial experimental a sesenta ratas de laboratorio y observa que diez de ellas se enferman posteriormente, la causa subyacente podría ser el edulcorante en sí mismo o algo no relacionado. Otras variables, que pueden no ser fácilmente obvio, puede interferir con el diseño experimental. Por ejemplo, el edulcorante artificial podría mezclarse con un diluyente y podría ser el diluyente el que cause el efecto. Para controlar el efecto del diluyente, se agrega otro tratamiento que es el diluyente solo. Ahora el experimento está controlado por el diluyente y el experimentador puede distinguir entre edulcorante, diluyente y sin tratamiento. Los controles son más a menudo necesarios cuando un factor de confusión no puede separarse fácilmente de los tratamientos primarios. Por ejemplo, puede ser necesario usar un tractor para esparcir fertilizante donde no hay otra forma práctica de esparcir fertilizante. La solución más sencilla es tener un tratamiento donde se conduce un tractor sobre parcelas sin esparcir fertilizante y de esa forma se controlan los efectos del tráfico de tractores.
Tipos de control
Los tipos de control más simples son los controles negativos y positivos, y ambos se encuentran en muchos tipos diferentes de experimentos. Estos dos controles, cuando ambos tienen éxito, suelen ser suficientes para eliminar la mayoría de las posibles variables de confusión: significa que el experimento produce un resultado negativo cuando se espera un resultado negativo, y un resultado positivo cuando se espera un resultado positivo.
Negativo
Donde solo hay dos resultados posibles, p. ej. positivo o negativo, si el grupo de tratamiento y el control negativo producen un resultado negativo, se puede inferir que el tratamiento no tuvo ningún efecto. Si tanto el grupo de tratamiento como el control negativo producen un resultado positivo, se puede inferir que hay una variable de confusión involucrada en el fenómeno en estudio, y los resultados positivos no se deben únicamente al tratamiento.
Positivo
Los controles positivos se utilizan a menudo para evaluar la validez de la prueba. Por ejemplo, para evaluar la capacidad de una nueva prueba para detectar una enfermedad (su sensibilidad), entonces podemos compararla con una prueba diferente que ya se sabe que funciona. La prueba bien establecida es el control positivo, ya que ya sabemos que la respuesta a la pregunta (si la prueba funciona) es sí.
Aleatorización
En aleatorización, el Los grupos que reciben diferentes tratamientos experimentales se determinan al azar. Si bien esto no asegura que no haya diferencias entre los grupos, asegura que las diferencias se distribuyan equitativamente, corrigiendo así los errores sistemáticos.
Por ejemplo, en experimentos en los que el rendimiento de los cultivos se ve afectado (por ejemplo, la fertilidad del suelo), el experimento se puede controlar asignando los tratamientos a parcelas de tierra seleccionadas al azar. Esto mitiga el efecto de las variaciones en la composición del suelo sobre el rendimiento.
Experimentos a ciegas
En experimentos a ciegas, al menos algo de información La información se oculta a los participantes en los experimentos (pero no al experimentador). Por ejemplo, para evaluar el éxito de un tratamiento médico, se podría pedir a un experto externo que examine muestras de sangre de cada uno de los pacientes sin saber qué pacientes recibieron el tratamiento y cuáles no.Si las conclusiones del experto sobre qué muestras representan el mejor resultado se correlacionan con los pacientes que recibieron el tratamiento, esto permite al experimentador tener una confianza mucho mayor en que el tratamiento es efectivo.
El cegamiento elimina efectos tales como sesgo de confirmación e ilusión que podría ocurrir si las muestras fueran evaluadas por alguien que supiera qué muestras estaban en qué grupo.
Experimentos doble ciego
En los experimentos de doble ciego, al menos algunos participantes y algunos experimentadores no poseen la información completa mientras se lleva a cabo el experimento. Los experimentos de doble ciego se utilizan con mayor frecuencia en ensayos clínicos de tratamientos médicos, para verificar que los supuestos efectos del tratamiento son producidos únicamente por el tratamiento en sí. Los ensayos suelen ser aleatorios y doble ciego, comparándose dos grupos (estadísticamente) idénticos de pacientes. El grupo de tratamiento recibe el tratamiento, y la El grupo trol recibe un placebo. El placebo es el «primer» ciego y controla las expectativas del paciente que vienen con la toma de una pastilla, lo que puede tener un efecto en los resultados del paciente. El «segundo» ciego, de los experimentadores, controla los efectos sobre las expectativas del paciente debido a diferencias no intencionales en el comportamiento de los experimentadores. Dado que los experimentadores no saben qué pacientes están en qué grupo, no pueden influir inconscientemente en los pacientes. Después del experimento termina, luego se «desenmascaran» y analizan los resultados.
En los ensayos clínicos que involucran un procedimiento quirúrgico, se utiliza un grupo operado de forma simulada para garantizar que los datos reflejen los efectos del experimento en sí, y no es una consecuencia de la cirugía. En este caso, el doble ciego se logra asegurándose de que el paciente no sepa si su cirugía fue real o simulada, y que los experimentadores que evalúan los resultados del paciente son diferentes de los cirujanos y no saben qué pacientes están en qué grupo.
Respuesta
Un grupo de control es una subpoblación que no recibe una intervención experimental y se puede comparar con el grupo que sí recibe la intervención. nción. En biología, esto es particularmente importante porque los sistemas biológicos son más complejos que los sistemas químicos o físicos y, a veces, pueden dar resultados inesperados sin ninguna intervención.
Por ejemplo, para medir si las células bacterianas pueden tomar “ plásmido de ADN ”, los científicos tratarán las células mediante un procedimiento (químico o eléctrico) para hacer agujeros en las paredes de las células bacterianas. Algunas de estas células recibirán ADN plasmídico que contiene genes que dan a las bacterias la capacidad de vivir en presencia de un antibiótico y algunas de estas células (el grupo de control) no recibirán el ADN plasmídico. Se colocará una cantidad fija tanto del grupo de control (que no recibe ADN) como del grupo experimental en placas de agar que contienen antibióticos y placas de agar que no contienen antibióticos. Una vez que las células han tenido tiempo de crecer, se cuenta el número de colonias bacterianas . A partir de las placas que no tienen antibióticos, el científico puede saber cuántas células estaban vivas después del procedimiento experimental. Sorprendentemente, habrá cierto número de colonias del grupo de control (las células que no recibieron ADN plasmídico) en la placa con el antibiótico [ ¿cómo llegaron allí? mutación espontánea, mal antibiótico, quién sabe, pero siempre están ahí. Esto podría investigarse más ]. Si el grupo experimental tiene un número similar de colonias en la placa con el antibiótico, es poco probable que estas células contengan el ADN plasmídico. El científico solo sabrá que su intervención fue exitosa solo si hay un gran número de colonias (~ 10 veces o más) que son resistentes al antibiótico en comparación con las del grupo de control.
En resumen, » Dadas las condiciones de temperatura, presión y volumen fijos, ¡el organismo hará lo que quiera! » Un grupo de control permite a los científicos tener en cuenta procesos biológicos desconocidos que pueden dar resultados similares a los esperados de la intervención experimental.
Espero que esto ayude