Wenn Sie die Wirksamkeit eines Programms zur Verbesserung der Lesekompetenz in der Schule ermitteln wollten, wären Sie natürlich daran interessiert, die Lesekompetenz der Kinder vor und nach der Durchführung des Programms zu messen. Wenn man genau das mit einer Gruppe von Kindern macht und sich ihr Leseniveau um 50 % verbessert, muss man eine heikle Frage beantworten: Woher weiß man, dass sich das Leseniveau der Kinder nicht auch von alleine verbessert hätte?

Was ist eine wissenschaftliche Kontrollgruppe?

Die gängigste Methode, dies zu vermeiden, ist der Einbau einer Kontrollgruppe in das Forschungsdesign. Normale biologische Variation, Voreingenommenheit des Forschers und Umweltvariationen sind allesamt externe Variablen, die die Beziehung, die man zu verstehen versucht, beeinträchtigen können. Wenn man eine Gruppe „verankert“, indem man sie in jeder Hinsicht mit einer anderen Gruppe identisch macht, außer in Bezug auf eine Variable, erhält man viel mehr Einblick in diese Variable.

Experimental-/Behandlungsgruppe: Erhält die Behandlung oder Intervention, in der Regel die Manipulation der unabhängigen Variable.

Kontrollgruppe: Erhält keine Behandlung oder Intervention, oder erhält eine Standardbehandlung, die als Basislinie verstanden werden kann.

Neben der Kontrolle der Variablen auf diese Weise geben die Kontrollgruppen im Versuchsplan auch einen Hinweis auf das Ausmaß der Wirkung. Wenn der Forscher feststellt, dass Kinder, die nicht an dem Programm teilgenommen haben, ihr Leseniveau trotzdem um 10 % gesteigert haben, kann er daraus schließen, dass nicht alle Ergebnisse, die er in seiner Versuchsgruppe sieht, allein auf das Programm zurückzuführen sind. Kontrollgruppen ermöglichen aussagekräftige Vergleiche.

Ein weiteres Beispiel ist ein Experiment, bei dem ein Placebo verwendet wird. Bei einer medizinischen Studie werden zwei Gruppen eingesetzt, wobei eine Gruppe das echte Medikament und die andere ein Placebo erhält. Ein Placebo hat keine Wirkung, ist aber nicht von einer Intervention zu unterscheiden, die eine Wirkung hat, z. B. eine Pille, die wie ein Medikament aussieht, aber in Wirklichkeit nur aus Zucker besteht. Forscher haben schon früh erkannt, dass sich der Zustand eines Patienten allein aufgrund seines Glaubens an die Wirksamkeit einer Behandlung verbessern kann. Dies wird als Placebo-Effekt bezeichnet und ist einer der häufigsten Gründe für die Einbeziehung einer Kontrollgruppe.

Bei dieser speziellen Art von Forschung ist das Experiment doppelblind, d. h. weder die Ärzte noch die Patienten wissen, welche Pille sie erhalten, so dass eine mögliche Verzerrung der Forschung ausgeschlossen ist. Eine weitere Vorsichtsmaßnahme besteht darin, die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip entweder der Kontroll- oder der Behandlungsgruppe zuzuweisen, um zu versuchen, die beiden Gruppen so ähnlich wie möglich zu machen.

Neben dem Placebo-Effekt ist der Hawthorne-Effekt ein weiteres Phänomen, bei dem Menschen, die wissen, dass sie Gegenstand eines Experiments sind, automatisch ihr Verhalten ändern. Forscher entwickeln manchmal raffinierte Methoden, um dies zu umgehen, indem sie den Teilnehmern vorgaukeln, dass sie auf eine bestimmte Sache testen, während sie in Wirklichkeit auf eine andere Sache testen. Dies kann ein sehr kluger Ansatz sein, solange man sich vorher um die Ethik der Studie kümmert.

In den Sozialwissenschaften sind Kontrollgruppen ein besonders wichtiger Teil des Experiments, da es oft sehr schwierig ist, alle Störvariablen und Verzerrungen auszuschließen.

Es gibt zwei Haupttypen von Kontrollgruppen, positive und negative, die beide den Forschern Möglichkeiten bieten, die statistische Gültigkeit ihrer Daten zu erhöhen.

Positive wissenschaftliche Kontrollgruppen

Eine positive wissenschaftliche Kontrollgruppe ist eine Kontrollgruppe, von der ein positives Ergebnis erwartet wird. Durch die Verwendung einer Behandlung, von der bereits bekannt ist, dass sie eine Wirkung hat, kann der Forscher die Testergebnisse mit der (positiven) Kontrolle vergleichen und sehen, ob die Ergebnisse mit der Wirkung der bekannten Behandlung übereinstimmen.

Zum Beispiel kann ein Forscher, der die Wirkung eines neuen Antibiotikums auf Petrischalen mit Bakterien testet, ein bewährtes Antibiotikum, von dem bekannt ist, dass es wirkt, als Kontrolle verwenden. Wenn alle Proben des neuen Antibiotikums versagen, mit Ausnahme des bewährten Antibiotikums, ist es wahrscheinlich, dass die neuen Antibiotika unwirksam sind.

Wenn jedoch auch die Kontrollgruppe versagt, ist möglicherweise etwas mit dem Design nicht in Ordnung. Positive wissenschaftliche Kontrollgruppen verringern die Wahrscheinlichkeit von falsch-negativen Ergebnissen.

Negative wissenschaftliche Kontrollgruppen

Bei einer negativen wissenschaftlichen Kontrollgruppe wird kein Ergebnis erwartet. In diesem Fall stellt die Kontrollgruppe sicher, dass keine Störvariable oder Verzerrung die Ergebnisse beeinflusst hat.

In demselben Antibiotika-Beispiel wäre die negative Kontrollgruppe eine Petrischale mit Bakterien, der keinerlei Antibiotikum zugesetzt wurde. Die Ergebnisse der Kontrollgruppe und der Versuchsgruppe werden dann miteinander verglichen. Auf diese Weise kann der Forscher nachweisen, dass jede Verringerung der Bakterien in der Versuchsgruppe auf die Wirkung des getesteten neuen Antibiotikums zurückzuführen ist, da dies in der Petrischale der Kontrollgruppe nicht der Fall war.

Wenn das neue Antibiotikum die Bakterien hemmt, die negative Kontrollgruppe aber auch, dann kann eine andere Variable eine Wirkung gehabt haben, die die Ergebnisse verfälscht.

Schließlich können Kontrollgruppen herangezogen werden, um einen Ausgangswert zu ermitteln. Ein Forscher, der die Radioaktivität verschiedener Proben mit einem Geigerzähler misst, würde zum Beispiel auch den Hintergrundwert messen, um die Ergebnisse entsprechend anzupassen. Der Hintergrundwert dient als Kontrolle.

Die Einrichtung starker wissenschaftlicher Kontrollgruppen ist wohl ein wichtigerer Teil eines jeden wissenschaftlichen Designs als die eigentlichen Proben. Werden keine ausreichenden Nachweise für starke Kontrollgruppen erbracht, kann eine Studie vollständig untergraben werden, obwohl hohe Signifikanzniveaus auf eine geringe Fehlerwahrscheinlichkeit hinweisen.