Kontrolní skupina - skupina lidí účastnících se určitého experimentu ( psychologického experimentu nebo klinické studie ) nebo jiných organismů ( biologického experimentu), které nejsou vystaveny účinkům, které má experiment zkoumat. Zbývající účastníci experimentu, kteří jsou tomuto efektu vystaveni, se nazývají experimentální [1] [2] nebo studijní skupina.
Přítomnost kontrolní skupiny umožňuje při rozboru výsledků experimentu porovnávat studijní a kontrolní skupinu a odlišit tak účinek studovaného faktoru od působení jiných vlivů, kterým jsou vystaveni všichni účastníci experimentu. Proto je důležité, aby kontrolní skupina byla ve všech ohledech podobná skupině studijní. K tomuto účelu se používá zejména dvojitě zaslepená metoda , která předpokládá, že účastníci experimentu jsou náhodně zařazeni do studijní a kontrolní skupiny, takže v době experimentu ani účastníci, ani samotný výzkumník nevědí kdo patří do jaké skupiny.
Například v lékařské studii dostávají pacienti ve studijní skupině experimentální lék, zatímco pacienti v kontrolní skupině dostávají buď placebo , nebo konvenční lék s prokázanou účinností. V důsledku toho, pokud je zdraví pacientů ve studijní skupině lepší než u pacientů v kontrolní skupině, lze to přičíst účinku experimentálního léku.
Vědecká kontrola je experiment nebo pozorování určené k minimalizaci vlivu jiných než nezávislých proměnných [3] . To zlepšuje spolehlivost výsledků, často porovnáním výkonnosti studijní a kontrolní skupiny. Vědecká kontrola je jednou z vědeckých metod .
V kontrolovaných experimentech se stejný experiment provádí ve dvou různých skupinách, z nichž jedna se nazývá „kontrolní skupina“ a druhá „studijní skupina“.
Kontrola eliminuje alternativní vysvětlení experimentálních výsledků, zejména experimentální chyby a zaujatost experimentátora. Mnoho kontrol je specifických pro typ prováděného experimentu, jako jsou molekulární markery používané ve studiích SDS-PAGE . Často může být cílem experimentu jednoduše zjistit, které metody fungují tak, jak chcete. Výběr a použití vhodných kontrol k zajištění platnosti experimentálních výsledků (např. absence matoucích proměnných ) může být velmi obtížné. Referenční měření lze použít i pro jiné účely: například měření šumu pozadí mikrofonu v nepřítomnosti signálu umožňuje odstranění šumu z následných měření signálu a tím je generován signál vyšší kvality.
Pokud například výzkumník nakrmí speciálním umělým sladidlem šedesát laboratorních krys a všimne si, že deset z nich následně onemocní, může být příčinou sladidlo nebo něco jiného. Jiné proměnné, které nemusí být patrné, mohou experiment narušovat. Například umělé sladidlo může být zředěno v kapalině, která může způsobit účinek. Pro kontrolu účinku ředící kapaliny se stejný test provádí dvakrát: jednou s umělým sladidlem v ředidle a podruhé úplně stejně, ale pouze s použitím ředící kapaliny. Experiment nyní kontroluje účinek ředidla a experimentátor může rozlišovat mezi sladidlem, ředicí kapalinou a žádným účinkem. Kontrola je nejčastěji potřebná, když matoucí faktor nelze snadno oddělit od primárních dat. Například může být nutné použít traktor k aplikaci hnojiva tam, kde neexistuje jiný praktický způsob hnojení půdy. Nejjednodušším řešením je změřit, kudy traktor jede bez rozmetání hnojiva, a tak lze kontrolovat následky pohybu traktoru.
Nejjednodušší typy kontrol jsou negativní a pozitivní a lze je nalézt v mnoha různých typech experimentů. [4] Pokud jsou obě tyto možnosti úspěšně aplikovány, obvykle to stačí k odstranění většiny potenciálních matoucích proměnných: to znamená, že experiment dává negativní výsledek, když se očekává negativní výsledek, a pozitivní výsledek, když se očekává pozitivní výsledek.
V případech, kdy jsou možné pouze dva výsledky, jako je účinek nebo žádný účinek, pokud léčená skupina a neléčená kontrolní skupina nevykazují výsledek, lze dojít k závěru, že léčba neměla žádný účinek. Pokud je pozorován pozitivní výsledek v léčebné skupině a v kontrolní skupině, lze předpokládat, že ve zkoumaném jevu je zapojena matoucí proměnná a pozitivní výsledky jsou spojeny nejen s léčbou.
V jiných příkladech lze výsledky měřit z hlediska délky, času, procent atd. Například při testování léků můžeme měřit procento vyléčených pacientů. V tomto případě se má za to, že léčba nemá žádný účinek, když léčená skupina a kontrolní skupina bez léčby dávají stejné výsledky. Určité zlepšení se očekává ve skupině s placebem kvůli placebo efektu a tento výsledek stanoví základní linii, že by se léčba měla zlepšit. I když léčebná skupina vykazuje zlepšení, musí být porovnána se skupinou s placebem. Pokud jsou výsledky v obou skupinách stejné, léčba není důvodem ke zlepšení (protože stejný počet pacientů byl vyléčen bez léčby). Léčba funguje pouze tehdy, pokud léčebná skupina vykazuje větší zlepšení než skupina s placebem .
Pozitivní kontroly se často používají k posouzení platnosti testu. Například pro hodnocení schopnosti nového testu detekovat onemocnění ( citlivost testu ) jej můžeme porovnat s již známým testem. Dobře zavedený test je metoda pozitivní kontroly, protože víme, že odpověď na otázku (bez ohledu na to, zda test funguje) je ano.
Podobně v testu pro měření množství enzymu v sadě extraktů by pozitivní kontrolou byl test obsahující známé množství purifikovaného enzymu (zatímco negativní kontrola by neobsahovala žádný enzym). Pozitivní kontrola by měla vykazovat vysokou aktivitu enzymu, zatímco negativní kontrola by měla vykazovat velmi malou aktivitu.
Pokud pozitivní kontrola nepřinese očekávaný výsledek, může být v experimentálním postupu něco špatně a experiment se opakuje. U složitých experimentů může pomoci i výsledek pozitivní kontroly ve srovnání s předchozími experimentálními výsledky. Pokud například dobře zavedený test na onemocnění vykazuje stejný výkon jako předchozí experimentátoři, znamená to, že experiment byl proveden stejným způsobem jako v předchozích dobách.
Pokud je to možné, lze použít více pozitivních kontrol. Pokud existuje více než jeden test na onemocnění, který se ukázal jako účinný, lze ke kontrole použít více testů. Více pozitivních kontrol také umožňuje přesnější porovnání výsledků (kalibrace nebo standardizace), pokud jsou očekávané výsledky pozitivní kontroly různé velikosti. Například v enzymovém testu diskutovaném výše lze standardní odchylku získat vytvořením mnoha různých vzorků s různým množstvím enzymu.
Při randomizaci jsou skupiny, které dostávají různé experimentální léčby, náhodně přiřazeny. I když to nezaručuje, že mezi skupinami neexistují žádné rozdíly, zajišťuje to, že rozdíly jsou rovnoměrně rozloženy, čímž se opravuje zkreslení .
Například v experimentech, ve kterých jsou ovlivněny výnosy plodin (např. úrodnost půdy), může být experiment řízen přiřazením ošetření k náhodně vybraným pozemkům. To zmírňuje dopad změn ve složení půdy na výnos .
U slepých experimentů jsou alespoň některé informace před účastníky experimentu (ale ne před experimentátorem) skryty. Například za účelem vyhodnocení úspěšnosti lékařského ošetření může být externí odborník požádán o vyšetření vzorků krve od každého z pacientů, aniž by věděl, kteří pacienti byli léčeni a kteří ne. Pokud odborníkův úsudek o tom, které vzorky představují nejlepší výsledek, koreluje s pacienty, kteří podstoupili léčbu, umožňuje to experimentátorovi mnohem vyšší důvěru v účinnost léčby.
Slepé experimenty eliminují efekty, jako je předpojatost a chyba zbožného přání , ke kterým může dojít, pokud vzorky hodnotil někdo, kdo věděl, do které skupiny výsledky patří.
U dvojitě slepých experimentů alespoň někteří z účastníků a někteří z experimentátorů nemají v době experimentu úplné informace. Dvojitě zaslepené experimenty se nejčastěji používají v klinických studiích léčby, aby se zajistilo, že zamýšlené účinky léčby jsou vyvolány samotnou léčbou. Studie jsou obvykle randomizované a dvojitě zaslepené, porovnávají dvě (statisticky) identické skupiny pacientů . Léčebná skupina dostává léčbu a kontrolní skupina dostává placebo . Placebo je „první“ slepá a kontroluje očekávání pacientů, která přicházejí s užíváním pilulky, což může ovlivnit výsledky pacientů. „Druhé“ zaslepení je zaslepení experimentátorů za účelem kontroly dopadu na očekávání pacientů kvůli nezamýšleným rozdílům v chování experimentátorů. Protože experimentátoři nevědí, kteří pacienti jsou v jaké skupině, nemohou pacienty nevědomě ovlivňovat. Když experiment skončí, naučí se všechny informace a analyzují výsledky.
V klinických studiích spojených s chirurgickým zákrokem se používá kontrolní skupina, aby bylo zajištěno, že data odrážejí účinky samotného experimentu a nejsou důsledkem operace. V tomto případě je dvojité slepoty dosaženo tím, že pacient neví, zda jeho operace byla skutečná nebo falešná a že experimentátoři, kteří hodnotí výsledky pacientů, se liší od chirurgů a nevědí, kteří pacienti jsou v jaké skupině .
Kontrolní skupina čekací listiny se využívá ve výzkumu v psychoterapii . Účastníci studie jsou rozděleni do dvou skupin: jedna dostane léčbu okamžitě a druhá čeká na konec studie, po kterém dostanou stejnou léčbu. Pacienti na čekací listině jsou varováni, že v budoucnu dostanou léčbu a ve studii vystupují jako neléčení pacienti, aby porovnali účinky terapie. Taková kontrola se používá, když by bylo neetické nechat kontrolní skupinu bez léčby [5] .