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。这有助于避免外部变量或者影响你工作的混淆变量，等等研究偏差的类型,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。

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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?

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。

实验总是需要对照组吗?

一个真正的实验(也称为对照实验)总是至少包括一个对照组没有接受实验性治疗。

然而，一些实验使用试设计在没有对照组的情况下进行试验。在这些设计中，你通常比较一个组在治疗前后的结果(而不是比较不同组之间的结果)。

强劲内部效度通常，如果可能的话，最好加入一个对照组。如果没有对照组，就很难确定结果是由实验性治疗而不是其他变量引起的。

什么是混杂变量?

一个混杂变量，也称为混淆因素或混淆因素，是第三个变量在一项调查潜在因果关系的研究中。

混杂变量既与研究的假定原因有关，也与研究的假定结果有关。很难分离出真正的效果独立变量从混杂变量的影响。

在你的研究设计因此，识别潜在的混淆变量并计划如何减少它们的影响是很重要的。

我如何防止混淆变量干扰我的研究?

你可以使用一些方法来减少压力的影响混杂变量关于你的研究:限制，匹配，统计控制和随机。

在限制，你限制你的样本通过只包括某些具有相同的潜在混淆变量值的主题。

在匹配，将治疗组中的每个受试者与对照组中的对应对象进行匹配。匹配的受试者在任何潜在的混杂变量上都具有相同的值，仅在独立变量．

在统计性的控制，您将潜在的混杂因素作为变量包括在您的回归．

在随机化，您将研究中的治疗方法(或自变量)随机分配给足够多的受试者，这使您能够控制所有潜在的混杂变量。

什么是实验设计?

实验设计意味着计划一套程序来调查两者之间的关系变量．为了设计一个对照实验，你需要:

• 一个可测试的假设
• 至少一个独立变量这是可以被精确操纵的
• 至少有一个可以精确测量的因变量

在设计实验时，你决定:

• 如何操作这些变量
• 你将如何控制任何潜力混杂变量
• 有多少科目样品会被纳入研究吗
• 如何将受试者分配到治疗水平

实验设计是必不可少的内部有效性和外部有效性你的实验。