¿Por qué es que aprecias incluir un control en un experimento

? Los controles en los experimentos científicos eliminar fuentes de error e identificar las causas de los efectos observados. Los experimentos controlados , cuando es posible hacerlo , son los más rigurosos y fiables de experimentos científicos. En algunas áreas - por lo general , las ciencias blandas como la psicología o la sociología - que no siempre es posible utilizar los controles. Eliminar las variables extrañas

un control en un experimento ayuda a eliminar variables irrelevantes para el experimento . Imagínese un experimento en el que un investigador trata de probar el efecto de un nuevo medicamento en un grupo de pacientes. En el mundo real hay muchas variables que no sean la nueva droga - por ejemplo , la edad del paciente , la aptitud , la raza , el sexo , la dieta - que pueden afectar el progreso de la enfermedad. En una situación como ésta , el investigador suele tener un grupo control de pacientes con la misma enfermedad y las mismas características (como la edad , aptitud, raza ) como el grupo experimental. Pero el grupo de control no recibe el nuevo tratamiento. De esta manera , si un efecto se observa en ambos grupos , está claro que no se debe a la droga . Por otro lado , si un efecto se observó sólo en el grupo experimental, es probable que el resultado del nuevo tratamiento.
Localizar las fuentes de error cuando intenta

veces los experimentos producir resultados inesperados. En estos casos , los controles pueden ser diseñados para desentrañar el origen del error. Supongamos que el investigador en el experimento descrito más arriba se encuentra el nuevo medicamento no tiene ningún efecto en absoluto. ¿Es ésta una conclusión verdadera , o se indica un error en la forma en que se realizó el experimento? El investigador sospecha que la forma en que se administra el fármaco es la razón por la que no tuvo ningún efecto . A continuación, puede diseñar un control, de tal manera que un fármaco con efectos conocidos se da a un grupo de pacientes que utilizan el método sospechoso. Si no se observan los efectos conocidos , está claro que la forma en que se administra el fármaco tiene la culpa.
Use Advanced Statistics

Hay muchos avanzada métodos estadísticos como la regresión , ANOVA y t-pruebas que se pueden utilizar para analizar los datos experimentales y la validez de las conclusiones extraídas de los mismos . ANOVA y t-pruebas pueden utilizarse para resolver las diferencias en el efecto sobre los dos grupos de tratamiento separados. Regresión se puede utilizar para determinar los efectos relativos de diferentes variables independientes . Estos métodos sólo se pueden utilizar , sin embargo , cuando los experimentos se han realizado con suficiente rigor y de una manera controlada . El análisis es tan bueno como los datos.
Identificar relaciones causales

El objetivo de un experimento científico es a menudo para identificar las relaciones causales entre las variables. Determinar si una variable independiente dada influye directamente en una variable dependiente. Por ejemplo, ¿ la cantidad de luz que se expone para determinar cuántos centímetros crece una planta? Es posible responder a esta pregunta sólo si el experimentador ha controlado por otros factores, tales como la temperatura, la cantidad de agua, tipo de planta y así sucesivamente. Controles experimentales permiten a reducir el número de variables y el uso de métodos estadísticos para descubrir relaciones causales entre las variables.