Co je to kontrolovaný experiment?

A řízený experiment je takový, ve kterém se koná vše konstantní kromě jednoho proměnná. Obvykle se soubor dat považuje za a kontrolní skupina, což je obvykle normální nebo obvyklý stav, a zkoumá se jedna nebo více dalších skupin, pokud jsou všechny podmínky shodné s kontrolní skupinou a navzájem s výjimkou jedné proměnné.

Někdy je nutné změnit více než jednu proměnnou, ale všechny ostatní experimentální podmínky budou řízené takže se změní pouze sledované proměnné. A co se měří, je množství proměnných nebo způsob, jakým se mění.

Řízený experiment

Řekněme, že chcete vědět, zda typ půdy ovlivňuje, jak dlouho klíčení semene klíčí, a vy se rozhodnete zahájit řízený experiment, abyste na tuto otázku odpověděli. Můžete si vzít pět identických květináčů, každý naplnit jiným typem půdy, do každé nádoby zasadit identická fazolová semena, umístěte hrnce do slunečného okna, rovnoměrně je zalévejte a změřte, jak dlouho trvá, než semena v každém hrnci dorazí výhonek.

Jedná se o řízený experiment, protože vaším cílem je udržet vše proměnná konstantní kromě typu půdy, kterou používáte. Vy řízení tyto funkce.

Velkou výhodou kontrolovaného experiment je to, že můžete odstranit velkou nejistotu ohledně vašich výsledků. Pokud jste nemohli ovládat každou proměnnou, můžete skončit s matoucím výsledkem.

Například, pokud jste vysadili různé druhy semen v každém květináči a snažíte se zjistit, zda typ půdy ovlivnil klíčení, můžete najít některé typy semen klíčících rychleji než jiné. Nedokázali byste s jistotou říci, že míra klíčivosti byla způsobena typem půdy. Mohlo to být také kvůli typu semen.

Nebo, pokud jste umístili nějaké hrnce do slunečného okna a jiné do stínu nebo zalévaly nějaké hrnce více než jiné, můžete získat smíšené výsledky. Hodnota kontrolovaného experimentu spočívá v tom, že poskytuje vysoký stupeň důvěry ve výsledek. Víte, která proměnná způsobila nebo nezpůsobila změnu.

Ne nejsou. Je stále možné získat užitečné data z nekontrolovaných experimentů, ale je těžší vyvodit závěry na základě údajů.

Příkladem oblasti, kde jsou kontrolované experimenty obtížné, je testování na lidech. Řekněme, že chcete vědět, zda nová dietní pilulka pomáhá při hubnutí. Můžete shromáždit vzorek lidí, dát každému z nich pilulku a změřit jejich hmotnost. Můžete se pokusit ovládat jako mnoho proměnných jako je to možné, například kolik cvičení získají nebo kolik kalorií jedí.

Budete však mít několik nekontrolovaných proměnných, mezi něž může patřit věk, pohlaví, genetická predispozice k vysoké nebo nízké úrovni metabolismus, jaká byla nadváha před zahájením testu, ať už neúmyslně jedí něco, co interaguje s drogou, atd.

Při provádění nekontrolovaných experimentů se vědci snaží zaznamenat co nejvíce dat, aby mohli vidět další faktory, které mohou ovlivnit jejich výsledky. Ačkoli je těžší vyvodit závěry z nekontrolovaných experimentů, často se objevují nové vzorce, které by nebyly v kontrolovaném experimentu pozorovatelné.

Můžete si například všimnout, že se zdá, že lék na výživu funguje u žen, ale ne u mužů, což může vést k dalšímu experimentování a možnému průlomu. Kdybyste byli schopni provádět pouze řízený experiment, snad jen na mužských klonech, toto spojení by vám uniklo.

• Box, George E. P., et al. Statistiky pro experimentátory: Design, Innovation and Discovery. Wiley-Interscience, John Wiley & Soncs, Inc., publikace, 2005.
• Creswell, John W. Vzdělávací výzkum: plánování, provádění a hodnocení kvantitativního a kvalitativního výzkumu. Pearson / Merrill Prentice Hall, 2008.
• Pronzato, L. "Optimální experimentální návrh a některé související kontrolní problémy". Automatika. 2008.
• Robbins, H. "Některé aspekty sekvenčního návrhu experimentů". Bulletin americké matematické společnosti. 1952.