контролируемый эксперимент это тот, в котором все проводится постоянная кроме одного переменная. Обычно набор данных считается контрольная группа, которое обычно является нормальным или обычным состоянием, и исследуют одну или несколько других групп, где все условия идентичны контрольной группе и друг другу, за исключением одной переменной.
Иногда необходимо изменить более одной переменной, но все остальные условия эксперимента будут контролируемых так что изменяются только исследуемые переменные. И то, что измерено, является количеством переменных или способом, которым они изменяются.
Контролируемый эксперимент
- Контролируемый эксперимент - это просто эксперимент, в котором все факторы остаются постоянными, кроме одного: независимой переменной.
- Обычный тип контролируемого эксперимента сравнивает контрольную группу с экспериментальной группой. Все переменные идентичны между двумя группами, за исключением тестируемого фактора.
- Преимущество контролируемого эксперимента состоит в том, что легче устранить неопределенность в отношении значимости результатов.
Пример контролируемого эксперимента
Допустим, вы хотите знать, влияет ли тип почвы на время прорастания семени, и вы решили провести контролируемый эксперимент, чтобы ответить на вопрос. Вы можете взять пять одинаковых горшков, наполнить каждый разным типом почвы, посадить идентичные семена фасоли в каждый горшок, поместите горшки в солнечное окно, полейте их в равных долях и измерьте, сколько нужно времени для семян в каждом горшке, чтобы росток.
Это контролируемый эксперимент, потому что ваша цель - сохранить каждый переменная постоянный, за исключением типа почвы, которую вы используете. Вы контроль эти особенности.
Почему контролируемые эксперименты важны
Большое преимущество контролируемого эксперимент является то, что вы можете устранить большую часть неопределенности в отношении ваших результатов. Если вы не можете контролировать каждую переменную, вы можете получить непонятный результат.
Например, если вы сажали семена разных типов в каждом горшке, пытаясь определить, влияет ли тип почвы на прорастание, некоторые семена прорастают быстрее, чем другие. Вы не сможете с какой-либо степенью уверенности сказать, что скорость прорастания зависит от типа почвы. С таким же успехом это могло быть связано с типом семян.
Или, если вы поставили несколько горшков в солнечное окно, а некоторые в тени или полили одни горшки больше, чем другие, вы можете получить смешанные результаты. Ценность контролируемого эксперимента заключается в том, что он дает высокую степень уверенности в результате. Вы знаете, какая переменная вызвала или не вызвала изменение.
Все эксперименты контролируются?
Нет, они не. Еще можно получить полезное данные из неконтролируемых экспериментов, но труднее сделать выводы на основе данных.
Примером области, в которой контролируемые эксперименты трудны, является тестирование на людях. Скажем, вы хотите знать, помогает ли новая таблетка для похудения с потерей веса. Вы можете собрать образец людей, дать каждому из них таблетки и измерить их вес. Вы можете попытаться контролировать как много переменных насколько это возможно, например, сколько упражнений они получают или сколько калорий они едят.
Однако у вас будет несколько неконтролируемых переменных, которые могут включать возраст, пол, генетическую предрасположенность к высокой или низкой метаболизм, насколько у них был лишний вес до начала теста, по случайному ли они едят то, что взаимодействует с препаратом, и т.п.
Ученые пытаются записать как можно больше данных при проведении неконтролируемых экспериментов, чтобы они могли видеть дополнительные факторы, которые могут влиять на их результаты. Хотя из неконтролируемых экспериментов сделать выводы труднее, часто появляются новые закономерности, которые нельзя было бы наблюдать в контролируемом эксперименте.
Например, вы можете заметить, что диетическое лекарство, по-видимому, работает для женщин, но не для мужчин, и это может привести к дальнейшим экспериментам и возможному прорыву. Если бы вы могли проводить только контролируемый эксперимент, возможно, только на клонах-самцах, вы бы пропустили эту связь.
источники
- Коробка, Джордж Э. P. и соавт. Статистика для экспериментаторов: дизайн, инновации и открытия. Wiley-Interscience, John Wiley & Soncs, Inc., Публикация, 2005.
- Кресуэлл, Джон В. Педагогические исследования: планирование, проведение и оценка количественных и качественных исследований. Пирсон / Меррилл Прентис Холл, 2008.
- Пронзато Л. «Оптимальный экспериментальный дизайн и некоторые связанные с этим проблемы управления». Automatica. 2008.
- Роббинс Х. «Некоторые аспекты последовательного проектирования экспериментов». Бюллетень Американского математического общества. 1952.