Meilleure réponse
Un sujet ou un groupe dans une expérience où le facteur testé nest pas appliqué, par conséquent, sert de norme de comparaison avec un autre groupe où le facteur est appliqué
Dans les expériences scientifiques, lutilisation de contrôles permet détudier une variable ou un facteur à la fois. Il est cependant important que le groupe témoin et les autres groupes (expérimentaux) soient exposés aux mêmes conditions en dehors de la seule variable à létude. Cela vous aidera à tirer des conclusions plus précises et plus fiables.
Les contrôles éliminent les explications alternatives des résultats expérimentaux, en particulier les erreurs expérimentales et le biais des expérimentateurs. De nombreux contrôles sont spécifiques au type dexpérience en cours, comme dans les marqueurs moléculaires utilisés dans les expériences SDS-PAGE, et peuvent simplement avoir pour but de sassurer que léquipement fonctionne correctement. La sélection et lutilisation de contrôles appropriés pour sassurer que les résultats expérimentaux sont valides (par exemple, labsence de variables de confusion) peuvent être très difficiles. Les mesures de contrôle peuvent également être utilisées à dautres fins: par exemple, une mesure du bruit de fond dun microphone en labsence de signal permet de soustraire le bruit des mesures ultérieures du signal, produisant ainsi un signal traité de meilleure qualité.
Par exemple, si un chercheur donne un édulcorant artificiel expérimental à soixante rats de laboratoire et constate que dix dentre eux tombent malades par la suite, la cause sous-jacente pourrait être lédulcorant lui-même ou quelque chose sans rapport. Dautres variables, qui peuvent ne pas être facilement évidente, peut interférer avec la conception expérimentale. Par exemple, lédulcorant artificiel pourrait être mélangé avec un diluant et ce pourrait être le diluant qui provoque leffet. Pour contrôler leffet du diluant, un autre traitement est ajouté qui est le diluant seul. Désormais, lexpérience est contrôlée pour le diluant et lexpérimentateur peut faire la distinction entre édulcorant, diluant et non-traitement. Des contrôles sont le plus souvent nécessaires lorsque un facteur de confusion ne peut pas être facilement séparé des traitements primaires. Par exemple, il peut être nécessaire dutiliser un tracteur pour épandre de lengrais là où il ny a pas dautre moyen pratique dépandre lengrais. La solution la plus simple est davoir un traitement où un tracteur est conduit sur des parcelles sans épandage dengrais et de cette manière les effets de la circulation du tracteur sont contrôlés.
Types de contrôle
Les types de contrôle les plus simples sont les contrôles négatifs et positifs, et les deux se retrouvent dans de nombreux types dexpériences. Ces deux contrôles, lorsque les deux réussissent, sont généralement suffisants pour éliminer la plupart des variables de confusion potentielles: cela signifie que lexpérience produit un résultat négatif lorsquun résultat négatif est attendu, et un résultat positif lorsquun résultat positif est attendu.
Négatif
Là où il ny a que deux résultats possibles, par exemple positif ou négatif, si le groupe de traitement et le témoin négatif produisent tous deux un résultat négatif, on peut en déduire que le traitement na eu aucun effet. Si le groupe de traitement et le témoin négatif produisent tous deux un résultat positif, on peut en déduire quune variable confondante est impliquée dans le phénomène à létude, et les résultats positifs ne sont pas uniquement dus au traitement.
Positif
Les contrôles positifs sont souvent utilisés pour évaluer la validité des tests. Par exemple, pour évaluer la capacité dun nouveau test à détecter une maladie (sa sensibilité), nous pouvons le comparer à un autre test qui est 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.
Randomisation
Dans la randomisation, le les groupes qui reçoivent différents traitements expérimentaux sont déterminés au hasard. Bien que cela ne garantisse pas qu’il n’y ait pas de différences entre les groupes, cela garantit que les différences sont réparties de manière égale, corrigeant ainsi les erreurs systématiques.
Par exemple, dans expérimentales où le rendement des cultures est affecté (par exemple, la fertilité du sol), lexpérience peut être contrôlée en attribuant les traitements à des parcelles de terre sélectionnées au hasard. Cela atténue leffet des variations de la composition du sol sur le rendement.
Expériences à laveugle
Dans les expériences à laveugle, au moins quelques informations La rmation est refusée aux participants aux expériences (mais pas à lexpérimentateur). Par exemple, pour évaluer le succès dun traitement médical, un expert extérieur pourrait être invité à examiner des échantillons de sang de chacun des patients sans savoir quels patients ont reçu le traitement et lesquels ne lont pas reçu.Si les conclusions de lexpert quant aux échantillons qui représentent le meilleur résultat sont en corrélation avec les patients qui ont reçu le traitement, cela permet à lexpérimentateur davoir une confiance beaucoup plus élevée que le traitement est efficace.
La mise en aveugle élimine les effets tels comme biais de confirmation et vœux pieux qui pourraient survenir si les échantillons étaient évalués par quelquun qui savait quels échantillons appartenaient à quel groupe.
Expériences en double aveugle
Dans les expériences en double aveugle, au moins certains participants et certains expérimentateurs ne possèdent pas toutes les informations pendant que lexpérience est en cours. Les expériences en double aveugle sont le plus souvent utilisées dans les essais cliniques de traitements médicaux, pour vérifier que les effets supposés du traitement ne sont produits que par le traitement lui-même. Les essais sont généralement randomisés et en double aveugle, avec deux groupes (statistiquement) identiques de patients comparés. Le groupe de traitement reçoit le traitement, et le le groupe trol reçoit un placebo. Le placebo est le «premier» aveugle et contrôle les attentes des patients liées à la prise dune pilule, ce qui peut avoir un effet sur les résultats des patients. Le «deuxième» aveugle, des expérimentateurs, contrôle les effets sur les attentes des patients en raison de différences involontaires dans le comportement des expérimentateurs. Comme les expérimentateurs ne savent pas quels patients sont dans quel groupe, ils ne peuvent pas influencer inconsciemment les patients. est terminé, ils se « défont » et analysent les résultats.
Dans les essais cliniques impliquant une intervention chirurgicale, un groupe opéré de manière fictive est utilisé pour sassurer que les données reflètent les effets de lexpérience elle-même, et sont pas une conséquence de la chirurgie. Dans ce cas, le double aveuglement est obtenu en sassurant que le patient ne sait pas si sa chirurgie était réelle ou fictive, et que les expérimentateurs qui évaluent les résultats des patients sont différents des chirurgiens et ne savent pas quels patients sont dans quel groupe.
Réponse
Un groupe de contrôle est une sous-population qui ne reçoit pas dintervention expérimentale et peut être comparée au groupe qui reçoit linterve ntion. En biologie, cela est particulièrement important car les systèmes biologiques sont plus complexes que les systèmes chimiques ou physiques et parfois ils sont capables de donner des inattendus sans aucune intervention du tout.
Par exemple, pour mesurer si les cellules bactériennes sont capables de prendre « ADN plasmidique « , les scientifiques traiteront les cellules en utilisant une procédure (chimique ou électrique) pour percer des trous dans les parois cellulaires bactériennes. Certaines de ces cellules recevront de lADN plasmidique contenant des gènes qui donnent aux bactéries la capacité de vivre en présence dun antibiotique et certaines de ces cellules (le groupe témoin) ne recevront pas lADN plasmidique. Une quantité fixe du groupe témoin (ne recevant pas d’ADN) et du groupe expérimental sera placée sur des plaques de gélose contenant des antibiotiques et des plaques de gélose ne contenant pas d’antibiotiques. Une fois que les cellules ont eu le temps de se développer, le nombre de colonies bactériennes est compté. À partir des plaques sans antibiotiques, le scientifique peut dire combien de cellules étaient vivantes après la procédure expérimentale. Étonnamment, il y aura un certain nombre de colonies du groupe témoin (les cellules qui nont pas reçu dADN plasmidique) sur la plaque avec lantibiotique [ comment y sont-elles arrivées? mutation spontanée, mauvais antibiotique, qui sait, mais ils sont toujours là. Cela pourrait être étudié plus en détail ]. Si le groupe expérimental a un nombre similaire de colonies sur la plaque avec lantibiotique, il est peu probable que ces cellules contiennent lADN plasmidique. Le scientifique ne saura que son intervention na réussi que sil y a un grand nombre de colonies (~ 10x ou plus) résistantes à lantibiotique par rapport à celles du groupe témoin.
En bref, » Compte tenu des conditions de température, de pression et de volume fixes, lorganisme fera ce quil veut! » Un groupe témoin permet aux scientifiques de prendre en compte des processus biologiques inconnus qui peuvent donner des résultats similaires à ceux attendus de lintervention expérimentale.
Jespère que cela aide