Научный контроль - Scientific control

Для использования в других целях см. Контроль и Группы лечения и контроля.
Возьмите одинаковые растущие растения (Argyroxiphium sandwicense ) и половину из них внесите удобрения. 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 трактор но на неудобренных почвах трактор не использовался, то влияние трактора необходимо контролировать.

А научный контроль является эксперимент или наблюдение разработан, чтобы минимизировать влияние переменных, отличных от независимая переменная.[1] Это увеличивает надежность результатов, часто за счет сравнения контрольных измерений с другими измерениями. Научный контроль является частью научный метод.

Контролируемые эксперименты

Смотрите также: Научный метод и Экспериментальная конструкция

Контроль исключает альтернативные объяснения экспериментальных результатов, особенно экспериментальные ошибки и предвзятость экспериментатора. Многие элементы управления зависят от типа проводимого эксперимента, например, в молекулярных маркерах, используемых в SDS-СТРАНИЦА эксперименты, и может просто иметь цель убедиться, что оборудование работает должным образом. Выбор и использование надлежащих средств контроля для обеспечения достоверности экспериментальных результатов (например, отсутствие смешивающие переменные ) может быть очень сложно. 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 кормит экспериментального искусственный подсластитель до шестидесяти лабораторий крысы и наблюдает, что десять из них впоследствии заболевают, основной причиной может быть сам подсластитель или что-то не связанное с этим. 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 обработка, при которой 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.[2] 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

Смотрите также: Плацебо-контролируемое исследование

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 обработки и отрицательный контроль дают положительный результат, можно сделать вывод, что смешивающая переменная вовлечен в изучаемый феномен, и положительные результаты связаны не только 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. Ожидается некоторое улучшение в группе плацебо из-за эффект 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.

Положительный

Положительный контроль часто используется для оценки валидность теста. Например, чтобы оценить способность нового теста выявлять болезнь (ее чувствительность ), то мы можем сравнить его с другим тестом, который, как известно, работает. Хорошо зарекомендовавший себя тест является положительным контролем, поскольку мы уже знаем, что ответ на вопрос (работает ли тест) - да.

Точно так же в ферментный анализ 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 проверить 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 получен путем изготовления множества различных образцов с разным количеством фермента.

Рандомизация

Основная статья: Случайное назначение

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, тем самым корректируя систематические ошибки.

Например, в экспериментах, где урожай затронуты (например, плодородие почвы ), экспериментом можно управлять, назначая обработки случайно выбранным участкам земли. Это снижает влияние изменений в составе почвы на урожайность.

Слепые эксперименты

Основная статья: Слепой эксперимент

Ослепление - это практика сокрытия информации, которая может предвзятость эксперимент. Например, участники могут не знать, кто получил активное лечение, а кто - плацебо. Если бы эта информация стала доступной для участников испытаний, пациенты могли бы получить больше эффект плацебо, исследователи могли повлиять на эксперимент, чтобы оправдать свои ожидания ( эффект наблюдателя ), а оценщики могут подлежать Подтверждение смещения. Слепой может быть подвергнут любой участник эксперимента, включая субъектов, исследователей, технических специалистов, аналитиков данных и оценщиков. В некоторых случаях, фиктивная операция может быть необходимо для достижения ослепления.

В ходе эксперимента участник становится неслепой если они выводят или иным образом получают информацию, которая была для них 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 измерить и сообщить. Мета-исследование выявил высокий уровень неслепоты в фармакологических испытаниях. Особенно, антидепрессант судебные процессы плохо ослеплены. Правила отчетности рекомендуют, чтобы все исследования оценивали и сообщали об отсутствии слепоты. На практике очень мало исследований оценивают раскрытие ослепления.[3]

Ослепление - важный инструмент научный метод, и используется во многих областях исследований. В некоторых областях, например лекарство, это считается необходимым.[4] В клинических исследованиях исследование, которое не является слепым, называется открытое судебное разбирательство.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Жизнь, Vol. II: Эволюция, разнообразие и экология: (гл. 1, 21-33, 52-57). В. Х. Фриман. 1 декабря 2006 г. с. 15. ISBN  978-0-7167-7674-1. Получено 14 февраля 2015.
  2. ^ Джонсон П.Д., Бессельсен Д.Г. (2002). «Практические аспекты дизайна экспериментов в исследованиях на животных» (PDF). ИЛАР ДЖ. 43 (4): 202–6. Дои:10.1093 / ilar.43.4.202. PMID  12391395. Архивировано из оригинал (PDF) на 2010-05-29.
  3. ^ Белло, Сегун; Мустгаард, Элен; Hróbjartsson, Asbjørn (октябрь 2014 г.). «Риск раскрытия слепоты нечасто и неполно описывался в 300 публикациях рандомизированных клинических испытаний». Журнал клинической эпидемиологии. 67 (10): 1059–1069. Дои:10.1016 / j.jclinepi.2014.05.007. ISSN  1878-5921. PMID  24973822.
  4. ^ «Оксфордский центр доказательной медицины - уровни доказательности (март 2009 г.) - CEBM». cebm.net. 11 июня 2009 г. В архиве из оригинала 26 октября 2017 г.. Получено 2 мая 2018.
  5. ^ Джеймс Линд (1753). Трактат о цинге. PDF
  6. ^ Саймон, Харви Б. (2002). Руководство Гарвардской медицинской школы по мужскому здоровью. Нью-Йорк: Свободная пресса. стр.31. ISBN  0-684-87181-5.

внешние ссылки