Научный контроль

редактировать
Возьмите идентичные растущие растения (Argyroxiphium sandwicense ) и внесите удобрения в половину из них. Если есть различия между удобренной обработкой и неоплодотворенной обработкой, эти различия могут быть связаны с удобрением, если не было других мешающих факторов, которые повлияли на результат. Например, если удобрение было внесено с помощью трактора, но трактор не использовался для обработки неудобренных удобрений, то необходимо контролировать влияние трактора.

A научный контроль равен эксперимент или наблюдение, предназначенный для минимизации влияния переменных, отличных от независимой переменной. Это увеличивает надежность результатов, часто за счет сравнения контрольных измерений с другими измерениями. Научный контроль является частью научного метода.

Содержание

  • 1 Контролируемые эксперименты
    • 1.1 Отрицательный
    • 1.2 Положительный
    • 1.3 Рандомизация
    • 1.4 Слепые эксперименты
  • 2 См. Также
  • 3 Ссылки
  • 4 Внешние ссылки

Контролируемые эксперименты

Контроли исключают альтернативные объяснения экспериментальных результатов, особенно экспериментальные ошибки и предвзятость экспериментатора. Многие контроли относятся к типу проводимого эксперимента, как в случае с молекулярными маркерами, используемыми в экспериментах SDS-PAGE, и могут просто иметь цель гарантировать правильную работу оборудования. Выбор и использование надлежащих средств контроля для обеспечения достоверности экспериментальных результатов (например, отсутствие смешивающих переменных ) может быть очень трудным. Контрольные измерения также могут использоваться для других целей: например, измерение фонового шума микрофона в отсутствие сигнала позволяет вычесть шум из более поздних измерений сигнала, тем самым создавая обработанный сигнал более высокого качества.

Например, если исследователь скармливает экспериментальный искусственный подсластитель шестидесяти лабораторным крысам и обнаруживает, что десять из них впоследствии заболеют, основной причиной может быть сахарозаменитель. сам или что-то не связанное. Другие переменные, которые могут быть не очевидны, могут помешать плану эксперимента. Например, искусственный подсластитель может быть смешан с разбавителем, и это может быть разбавитель, который вызывает эффект. Для контроля эффекта разбавителя один и тот же тест проводится дважды; один раз с искусственным подсластителем в разбавителе, а другой - точно так же, но с использованием одного разбавителя. Теперь эксперимент контролируется для разбавителя, и экспериментатор может различать подсластитель, разбавитель и необработанный. Чаще всего необходимы меры контроля там, где смешивающий фактор не может быть легко отделен от первичной обработки. Например, может потребоваться использование трактора для разбрасывания удобрений там, где нет другого практически осуществимого способа разбрасывания удобрений. Самое простое решение - это лечение, при котором трактор проезжает по участку без разбрасывания удобрений и таким образом контролируется влияние движения трактора.

Простейшими типами контроля являются отрицательный и положительный контроль, и оба они используются во многих различных типах экспериментов. Эти два контроля, если оба они успешны, обычно достаточны для исключения большинства потенциально мешающих переменных: это означает, что эксперимент дает отрицательный результат, когда ожидается отрицательный результат, и положительный результат, когда ожидается положительный результат.

Отрицательный

Если есть только два возможных результата, например положительный или отрицательный, если и группа лечения, и отрицательный контроль дают отрицательный результат, можно сделать вывод, что лечение не имело эффекта. Если группа лечения и отрицательный контроль дают положительный результат, можно сделать вывод, что в исследуемое явление вовлечена искажающая переменная, и положительные результаты не связаны исключительно с лечением.

В других примерах результаты могут быть измерены как продолжительность, время, проценты и так далее. В примере с тестированием на наркотики мы могли измерить процент излеченных пациентов. В этом случае предполагается, что лечение не оказывает никакого эффекта, если группа лечения и отрицательный контроль дают одинаковые результаты. Некоторое улучшение ожидается в группе плацебо из-за эффекта плацебо, и этот результат устанавливает исходный уровень, по которому лечение должно улучшиться. Даже если группа лечения показывает улучшение, ее необходимо сравнивать с группой плацебо. Если группы демонстрируют одинаковый эффект, то лечение не повлияло на улучшение (потому что такое же количество пациентов вылечилось в отсутствие лечения). Лечение эффективно только в том случае, если в группе лечения наблюдается большее улучшение, чем в группе плацебо.

Положительные

Положительные контроли часто используются для оценки достоверности теста. Например, чтобы оценить способность нового теста выявлять заболевание (его чувствительность ), мы можем сравнить его с другим тестом, который, как уже известно, работает. Хорошо зарекомендовавший себя тест является положительным контролем, поскольку мы уже знаем, что ответ на вопрос (работает ли тест) - да.

Аналогичным образом, в 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 экспериментальной процедурой, и эксперимент повторяют. Для сложных или сложных экспериментов результат положительного контроля также может помочь по сравнению с результатами предыдущих экспериментов. Например, если установлено, что хорошо зарекомендовавший себя тест на болезнь имеет такую ​​же эффективность, как и предыдущие экспериментаторы, это означает, что эксперимент проводится так же, как и предыдущие экспериментаторы.

По возможности можно использовать несколько положительных контролей - если известно, что существует более одного теста на заболевание, который является эффективным, можно протестировать более одного. Множественные положительные контроли также позволяют более точно сравнивать результаты (калибровка или стандартизация), если ожидаемые результаты от положительных контролей имеют разные размеры. Например, в описанном выше ферментном анализе стандартная кривая может быть получена путем получения множества различных образцов с различными количествами фермента.

Рандомизация

При рандомизации группы, которые получают разные экспериментальные методы лечения, определяются случайным образом. Хотя это не гарантирует отсутствие различий между группами, но гарантирует, что различия распределяются равномерно, таким образом исправляя систематические ошибки.

. Например, в экспериментах, где влияет урожайность. (например, плодородие почвы ), эксперимент можно контролировать, назначая обработки для случайно выбранных участков земли. Это снижает влияние изменений в составе почвы на урожайность.

Слепые эксперименты

Слепые эксперименты - это практика сокрытия информации, которая может искажать эксперимент. Например, участники могут не знать, кто получал активное лечение, а кто - плацебо. Если бы эта информация стала доступной для участников испытания, пациенты могли бы получить больший эффект плацебо, исследователи могли бы повлиять на эксперимент, чтобы оправдать свои ожидания (эффект наблюдателя ), а оценщики могли бы быть при условии предвзятости подтверждения. Слепой может быть подвергнут любой участник эксперимента, включая субъектов, исследователей, технических специалистов, аналитиков данных и оценщиков. В некоторых случаях фиктивная операция может потребоваться для достижения слепоты.

В ходе эксперимента участник становится невидимым, если он выводит или иным образом получает информацию, которая была для него замаскирована. Ослепление, которое происходит до завершения исследования, является источником экспериментальной ошибки, поскольку смещение, которое было устранено слепым методом, снова вносится. Ослепление - обычное дело в слепых экспериментах, и его необходимо измерять и сообщать. Мета-исследование выявило высокий уровень неслепоты в фармакологических испытаниях. В частности, исследования антидепрессантов плохо закрыты. Руководства по отчетности рекомендуют, чтобы все исследования проводились без ослепления. На практике очень немногие исследования оценивают раскрытие информации.

Ослепление - важный инструмент научного метода, который используется во многих областях исследований. В некоторых областях, таких как медицина, это считается важным. В клинических исследованиях исследование, которое не является слепым, называется открытым исследованием.

См. Также

Ссылки

Внешние ссылки

Последняя правка сделана 2021-06-07 05:55:47
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте