¿Por qué es necesaria una variable de control en un experimento?

Las variables de control son útiles principalmente para evaluar las interacciones entre una intervención aleatoria y otras variables que influyen en el efecto de la intervención en la variable o variables de resultado. Por ejemplo, al probar si el arresto de un presunto delincuente en casos de violencia doméstica por delitos menores redujo los episodios posteriores de violencia doméstica en el hogar, el arresto asignado al azar, se descubrió en la década de 1980, en una sección transversal de seis sitios de estudio, que el arresto tuvo un efecto disuasorio significativo cuando el sospechoso tenía un trabajo, pero no cuando estaba desempleado, en cuyo caso se descubrió que el sospechoso tenía más probabilidades de reincidir después del arresto.

Experimentalmente está mucho mejor si puede planificar un grupo de control. Duplica el costo del experimento y puede tomar ilusiones. Además, duplica la carga de trabajo organizacional. Pero brinda confiabilidad y la posibilidad más simple de calcular la importancia en comparación, teniendo en cuenta las desviaciones de cada uno de los dos grupos de datos resultantes.

En muchos casos, cuando no solo está interesado en un resultado final, sino que también desea echar un vistazo a los tiempos de retraso o aumentos específicos, un grupo de control es esencial para el análisis.

Desafortunadamente, no siempre es posible llevar un grupo de control.

Algunos ejemplos que excluyen un grupo de control:

• Observación de un evento (apareamiento de dos arañas o la erupción de un volcán o un accidente de tráfico) que no inició pero encontró una buena ubicación para monitorear.
• Uso de un dispositivo médico (implante de una rodilla o tendón artificial)
• Cirugía
• Cuidados intensivos
• Los colapsos (experimentales) de una construcción
• Hallazgos arqueológicos
• Investigaciones de campo
• Nacimiento del niño
• …

En algunos casos, puede hacer un solo experimento o una serie de experimentos o ver un evento y tomar una descripción, pero no podrá regenerar las circunstancias para reproducir sus hallazgos. En estos casos, será muy exigente ejercer la máxima energía en la calidad de su anticipación y describir cualquier influencia posiblemente relevante en el resultado. Sin un grupo de control, si corresponde, puede compararlo con el estado justo antes de comenzar. Por lo tanto, tenga mucho cuidado para recopilar y verificar todos los datos desde el tiempo cero. Un control superaría mucho más fácilmente cualquier sesgo.

Necesita un grupo de control al completar un experimento de investigación para centrarse en la variable de cambio.

Un experimento se trata de observar el cambio en una variable. La tarea importante antes de realizar un experimento es eliminar todas las variables, excepto la que se está probando.

El grupo de control le permite eliminar variables que no puede controlar en un experimento.

Primero, no controlas todas las variables en un experimento. Las variables que está probando deben ser libres de variar, de lo contrario no hay prueba que hacer.

Cuando las personas hablan de “controlar las variables”, lo que quieren decir es que un experimentador debe establecer categorías de prueba cuidadosamente definidas. Entonces, si está haciendo algún experimento que involucra la altura humana, querría crear varias categorías: hombres separados de mujeres, personas separadas de diferentes razas en diferentes grupos, quizás personas separadas en categorías de edad (ya que la altura depende de la edad). Usted ‘controla’ estas variables al hacer un seguimiento de ellas e ingresarlas en sus análisis. Lo que realmente está midiendo y probando, la altura en este caso, no está controlado en absoluto; Lo que se controla son las diversas características secundarias que pueden influir en la medición de altura.

Debe estar atento a la diferencia entre las variables de investigación (las variables que se miden y prueban) y las variables de contexto (las variables que configuran el entorno de prueba) o se confundirá irremediablemente.

Una variable de control se utiliza para recopilar datos en circunstancias “normales”. Cuando ejecute un experimento, querrá ver cómo los datos de sus variables experimentales difieren de los de la variable de control.

Por ejemplo, supongamos que desea saber con qué eficacia crecería una planta en la arena. Si todo lo que hiciste fue cultivar algunas plantas en la arena durante un mes y medir sus alturas en intervalos, ¿de qué serviría eso? Como mucho, tendría una idea de la rapidez con que la planta crece en la arena. Pero eso no responde la verdadera pregunta. Lo que realmente quiere saber es qué tan efectiva es la arena en comparación con el suelo normal para cultivar esa planta. Es por eso que introduciríamos plantas en el suelo como la variable de control. Para que después de que haya terminado de recopilar datos, pueda comparar las plantas de arena con las plantas del suelo y ver cuán mejor o peor es la arena para cultivar esa planta en particular. Ahora tienes una conclusión mucho más significativa.

Las variables de control son cruciales para derivar conclusiones útiles de los datos experimentales.

Solo ciertos tipos de experimentos necesitan un grupo de control. Un experimento para, por ejemplo, medir la masa del quark superior en colisiones de ppbar no necesita un control.

Pero si desea ver si un determinado tipo de fertilizante hace que los frijoles de lima crezcan más rápido, necesita algunos frijoles que se cultivaron sin fertilizante y algunos con otras variables, como la cantidad de luz solar, la cantidad de agua, etc. lo mismo para ambos grupos para que sepa que la diferencia se debió al fertilizante y no a otra cosa.

Estoy de acuerdo con Dan Eastwood.

Una variable de control se usa más comúnmente en estudios observacionales. Por ejemplo, si estaba estudiando si había diferencias en los salarios iniciales para diferentes escuelas de negocios. Probablemente quiera controlar los salarios que los estudiantes ganaban antes de ingresar a la escuela. No es una variable que le interese directamente, pero le permite separar las escuelas que aceptan estudiantes que ya ganan salarios altos de las escuelas que mejoran la capacidad de ingresos de sus estudiantes.

Si estuvieras haciendo un experimento, asignarías estudiantes al azar a las escuelas. Es posible que decida emparejar a los estudiantes con los ingresos, pero no sería tan importante como con un estudio observacional.

Un experimento a menudo incluye un grupo de control. En el ejemplo anterior, es posible que deseemos asignar aleatoriamente a algunos estudiantes para que no vayan a la escuela de negocios. Eso nos permitiría ver cuánto aumento de salario provino de la escuela de negocios y cuánto de la experiencia adicional de dos años.

La respuesta de una oración sería: “Controlamos las variables en los experimentos para asegurar que nuestros resultados experimentales no se confundan con las diferencias de esas variables controladas entre los grupos de tratamiento y control, y por lo tanto pueden reflejar la verdadera relación entre el tratamiento y la variable de resultado (el resultado final los resultados que medimos de los dos grupos) “.

Digamos que desea experimentar para ver si un determinado medicamento cura una enfermedad. Entonces le das la droga a un grupo de personas que sufren de esa enfermedad y ve si se curan. Ellos son el grupo experimental. Pero digamos que funcionó, ¿cómo puede saber que en realidad fue el medicamento el que causó la cura y no otra cosa asociada con el experimento? Por ejemplo, tal vez no se dio cuenta de que había una tienda que vendía sándwiches cerca de usted y todas las personas que vinieron a participar en su experimento compraron esos sándwiches y algo en esos sándwiches los curó. O tal vez la creencia de que se curarán les hizo cambiar su estilo de vida y eso los curó. O tal vez el agua que bebieron con la píldora lo hizo … Para descartar cualquier otro efecto que no sea el medicamento en sí, usted hace exactamente el mismo procedimiento para otro grupo, el grupo de control, excepto que les da una píldora que en realidad no tiene la droga. Si permanecen enfermos, entonces sabes que la droga debe haber hecho el truco en el grupo experimental.

Permite a los científicos establecer una línea de base para probar o refutar un experimento. Se utiliza principalmente en la prueba de nuevos medicamentos.

Para crear un CG efectivo, debe estar extendido en todo el grupo demográfico (género, rango de edad, raza, condiciones preexistentes, etc.)

El grupo de control nos ayuda a comprender cuál debería ser la línea de base o los niveles estándar. Nos ayudará a comprender cómo sería una mejora. Entonces, al tener esto, usted sabe si la medicación en investigación o la droga en estudio es efectiva o no.

Aunque todos los grupos de control pueden recibir el placebo, depende de la afección que se esté estudiando, si va a tener efectos graves en el paciente al no tomar el medicamento, podría ser útil, se les dará el siguiente estándar de cuidado. De esta forma, se los comparará con un estándar de atención versus el medicamento que se está estudiando.

si hay un experimento aleatorio y un experimento aleatorio en marcha, entonces las variables de control son las que controlan las dos anteriores o, en lenguaje de literatura, ayudan a estudiar el RV al hacer el control como referencia.

Por ejemplo, suponga que desea probar que la penicilina es efectiva o no, entonces, en todas las circunstancias, debe establecer un control en el que proporcionará al paciente sin ficha de penicilina o tratamiento sin penicilina.

Después de todo, es la primera etapa de hacer experimentos exitosos.

No. A veces, puede configurar un estudio en el que varíe las variables independientes paramétricamente y, por lo tanto, el grupo de control implícito sería un valor “cero” para la variable independiente, pero no incluye ese valor “cero”. Por ejemplo, si desea ver si beber alcohol afecta el tiempo de reacción, puede comenzar con una pequeña cantidad de alcohol y variar las dosis. Pero lo que realmente quiere saber es el nivel de alcohol en la sangre, que generalmente no será el mismo incluso con la misma dosis (las personas varían). Por lo tanto, podría medir el nivel de alcohol en la sangre y trazar el tiempo de reacción en función de eso, buscando alguna relación lineal (u otra). En tal caso, no hay un grupo de control real. Las personas con menos niveles de alcohol en sangre se comparan con las personas con mayores niveles de alcohol en sangre (análisis de regresión).

O si eres un principiante : Sí, necesitas un grupo de control.

Para asegurarse de que los resultados solo se deban a los factores investigados. Por supuesto, el grupo de control debe ser lo más similar posible al grupo experimental para que cualquier diferencia en los resultados solo pueda explicarse por el agente que se está probando, todas las demás cosas son iguales.

Realizas un experimento y obtienes resultados. Esos resultados no tienen sentido. Necesita datos en los que basar sus nuevos datos. Necesita un estándar que sea promedio o normal para comparar sus resultados (es bueno, es malo, promedio tal vez).

En pocas palabras, el grupo de control le permite asegurarse de que haya una variación lineal de causa y efecto, por lo que es lo más sencillo posible inferir el efecto de la salida contra la entrada proporcionada.

Por lo tanto, cualquier experimento que tenga múltiples parámetros de entrada posibles requeriría un grupo de control para estudiar el efecto de uno o más de ellos.

Mantener todas las variables menos una como constante es la forma más lógica de comprender el efecto de un parámetro en cualquier experimento.

En pocas palabras, un grupo de control establece lo que es normal. Esto se puede comparar con un grupo tratado. Si los grupos difieren significativamente, su tratamiento tuvo un efecto. Si no, bueno …

Esta pregunta no tiene sentido. Un experimento puede requerir un grupo de control para mostrar la causalidad . Un experimento exitoso debe ser uno que responda a la pregunta prevista.

No sé si estás hablando de diseño de experimentos. Si es así, diría que le permite tener un mejor “poder” sobre su experimento. Tus conclusiones serán más fuertes.