Wissenschaftliche Kontrolle

Siehe auch: Wissenschaftliche Methode und experimentelles Design

Kontrollen eliminieren alternative Erklärungen experimenteller Ergebnisse, insbesondere experimenteller Fehler und Versuchsverzerrungen. Viele Kontrollen sind spezifisch für die Art des durchgeführten Experiments, wie bei den in SDS-PAGE-Experimenten verwendeten molekularen Markern, und können lediglich den Zweck haben, sicherzustellen, dass die Ausrüstung ordnungsgemäß funktioniert. Die Auswahl und Verwendung geeigneter Kontrollen, um sicherzustellen, dass die experimentellen Ergebnisse gültig sind (z. B. das Fehlen verwirrender Variablen), kann sehr schwierig sein. Steuermessungen können auch für andere Zwecke verwendet werden: Beispielsweise ermöglicht eine Messung des Hintergrundrauschens eines Mikrofons in Abwesenheit eines Signals, dass das Rauschen von späteren Messungen des Signals subtrahiert wird, wodurch ein verarbeitetes Signal von höherer Qualität erzeugt wird.

Wenn ein Forscher beispielsweise sechzig Laborratten mit einem experimentellen künstlichen Süßstoff füttert und feststellt, dass zehn von ihnen später krank werden, kann die zugrunde liegende Ursache der Süßstoff selbst oder etwas anderes sein. Andere Variablen, die dies möglicherweise nicht tun Dies kann leicht offensichtlich sein und den Versuchsaufbau beeinträchtigen. Beispielsweise kann der künstliche Süßstoff mit einem Verdünnungsmittel gemischt werden und es kann das Verdünnungsmittel sein, das die Wirkung verursacht. Um die Wirkung des Verdünnungsmittels zu kontrollieren, wird der gleiche Test zweimal durchgeführt. einmal mit dem künstlichen Süßstoff im Verdünnungsmittel und ein anderes Mal genauso, jedoch nur mit dem Verdünnungsmittel. Jetzt wird das Experiment auf das Verdünnungsmittel hin kontrolliert und der Experimentator kann unterscheiden zwischen Süßstoff, Verdünnungsmittel und Nichtbehandlung. Kontrollen sind meistens dann erforderlich, wenn ein Störfaktor nicht leicht von den primären Behandlungen getrennt werden kann. Beispielsweise kann es erforderlich sein, einen Traktor zum Verteilen von Dünger zu verwenden, wenn es keinen anderen praktikablen Weg zum Verteilen von Dünger gibt. Die einfachste Lösung ist eine Behandlung, bei der ein Traktor über Parzellen gefahren wird, ohne dass Dünger ausgebracht wird, und auf diese Weise die Auswirkungen des Traktorverkehrs kontrolliert werden.

Die einfachsten Kontrollarten sind negative und positive Kontrollen und beides werden in vielen verschiedenen Arten von Experimenten gefunden. Wenn beide Kontrollen erfolgreich sind, reichen sie normalerweise aus, um die meisten potenziellen Störgrößen zu eliminieren: Dies bedeutet, dass das Experiment ein negatives Ergebnis liefert, wenn ein negatives Ergebnis erwartet wird, und ein positives Ergebnis, wenn ein positives Ergebnis erwartet wird.

NegativeEdit

Siehe auch: Placebo-kontrollierte Studie

Wenn es nur zwei mögliche Ergebnisse gibt, z positiv oder negativ, wenn sowohl die Behandlungsgruppe als auch die Negativkontrolle ein negatives Ergebnis liefern, kann geschlossen werden, dass die Behandlung keine Wirkung hatte. Wenn sowohl die Behandlungsgruppe als auch die Negativkontrolle ein positives Ergebnis liefern, kann gefolgert werden, dass eine verwirrende Variable an dem untersuchten Phänomen beteiligt ist und die positiven Ergebnisse nicht nur auf die Behandlung zurückzuführen sind.

In In anderen Beispielen können die Ergebnisse als Längen, Zeiten, Prozentsätze usw. gemessen werden. Im Beispiel eines Drogentests konnten wir den Prozentsatz der geheilten Patienten messen. In diesem Fall wird davon ausgegangen, dass die Behandlung keine Wirkung hat, wenn die Behandlungsgruppe und die Negativkontrolle die gleichen Ergebnisse liefern. In der Placebogruppe wird aufgrund des Placeboeffekts eine gewisse Verbesserung erwartet, und dieses Ergebnis legt die Grundlinie fest, um die sich die Behandlung verbessern muss. Selbst wenn die Behandlungsgruppe eine Verbesserung zeigt, muss sie mit der Placebogruppe verglichen werden. Wenn die Gruppen den gleichen Effekt zeigen, war die Behandlung nicht für die Verbesserung verantwortlich (da die gleiche Anzahl von Patienten ohne die Behandlung geheilt wurde). Die Behandlung ist nur dann wirksam, wenn die Behandlungsgruppe eine stärkere Verbesserung aufweist als die Placebogruppe.

PositiveEdit

Positive Kontrollen werden häufig zur Beurteilung der Testvalidität verwendet. Um beispielsweise die Fähigkeit eines neuen Tests zur Erkennung einer Krankheit (ihre Empfindlichkeit) zu bewerten, können wir sie mit einem anderen Test vergleichen, von dem bereits bekannt ist, dass er funktioniert. Der etablierte Test ist die Positivkontrolle, da wir dies bereits wissen dass die Antwort auf die Frage (ob der Test funktioniert) ja ist.

In ähnlicher Weise wäre in einem Enzymtest zur Messung der Menge eines Enzyms in einem Satz von Extrakten eine positive Kontrolle ein Test, der a enthält bekannte Menge des gereinigten Enzyms (während eine Negativkontrolle kein Enzym enthalten würde). Die Positivkontrolle sollte eine große Menge an Enzymaktivität ergeben, während die Negativkontrolle eine sehr geringe bis keine Aktivität ergeben sollte.

Wenn die Die Positivkontrolle führt nicht zum erwarteten Ergebnis, möglicherweise stimmt etwas mit dem experimentellen Verfahren nicht, und das Experiment wird wiederholt. Bei schwierigen oder komplizierten Experimenten kann das Ergebnis der Positivkontrolle auch im Vergleich zu früheren experimentellen Ergebnissen hilfreich sein.Wenn beispielsweise festgestellt wurde, dass der gut etablierte Krankheitstest die gleiche Wirksamkeit aufweist, die von früheren Experimentatoren festgestellt wurde, bedeutet dies, dass das Experiment auf die gleiche Weise wie die vorherigen Experimentatoren durchgeführt wird.

Wenn möglich Es können mehrere positive Kontrollen verwendet werden. Wenn mehr als ein Krankheitstest als wirksam bekannt ist, kann mehr als einer getestet werden. Mehrere positive Kontrollen ermöglichen auch feinere Vergleiche der Ergebnisse (Kalibrierung oder Standardisierung), wenn die erwarteten Ergebnisse der positiven Kontrollen unterschiedliche Größen haben. Beispielsweise kann in dem oben diskutierten Enzymtest eine Standardkurve erstellt werden, indem viele verschiedene Proben mit unterschiedlichen Mengen des Enzyms hergestellt werden.

RandomizationEdit

Hauptartikel: Zufällige Zuordnung

Bei der Randomisierung werden die Gruppen, die unterschiedliche experimentelle Behandlungen erhalten, zufällig bestimmt. Dies stellt zwar nicht sicher, dass es keine Unterschiede zwischen den Gruppen gibt, stellt jedoch sicher, dass die Unterschiede gleichmäßig verteilt sind, wodurch systematische Fehler korrigiert werden.

Zum Beispiel in Experimenten, bei denen der Ernteertrag beeinträchtigt wird (z. B. Bodenfruchtbarkeit) ) kann das Experiment gesteuert werden, indem die Behandlungen zufällig ausgewählten Grundstücken zugeordnet werden. Dies mildert die Auswirkung von Variationen in der Bodenzusammensetzung auf den Ertrag Bias ein Experiment. Beispielsweise wissen die Teilnehmer möglicherweise nicht, wer eine aktive Behandlung und wer ein Placebo erhalten hat. Wenn diese Informationen den Studienteilnehmern zur Verfügung stehen würden, könnten Patienten einen größeren Placebo-Effekt erhalten, Forscher könnten das Experiment beeinflussen, um ihre Erwartungen zu erfüllen (Beobachter-Effekt), und Evaluatoren könnten einer Bestätigungsverzerrung unterliegen. Jedem Teilnehmer eines Experiments, einschließlich Probanden, Forschern, Technikern, Datenanalysten und Bewertern, kann ein Blind auferlegt werden. In einigen Fällen kann eine Scheinoperation erforderlich sein, um eine Verblindung zu erreichen.

Während eines Experiments wird ein Teilnehmer nicht mehr blind, wenn er Informationen ableitet oder auf andere Weise erhält, die für ihn maskiert wurden. Das Entblinden, das vor dem Abschluss einer Studie auftritt, ist eine Quelle für experimentelle Fehler, da die durch das Blenden beseitigte Verzerrung wieder eingeführt wird. Das Entblinden ist in Blindversuchen häufig und muss gemessen und gemeldet werden. Metaforschung hat in pharmakologischen Studien ein hohes Maß an Entblindung gezeigt. Insbesondere Antidepressivum-Studien sind schlecht verblindet. Die Berichtsrichtlinien empfehlen, dass alle Studien die Entblindung bewerten und melden. In der Praxis bewerten nur sehr wenige Studien die Entblindung.

Die Verblindung ist ein wichtiges Instrument der wissenschaftlichen Methode und wird in vielen Forschungsbereichen eingesetzt. In einigen Bereichen wie der Medizin wird dies als wesentlich angesehen. In der klinischen Forschung wird eine Studie, die keine verblindete Studie ist, als offene Studie bezeichnet.

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