学校の読書レベルを向上させるためにデザインされたプログラムの有効性を判断したい場合、当然、プログラムを行う前と後の子どもの読書レベルを測定することに興味があると思います。 もし、ある子どもたちのグループでまさにこれを行い、彼らの読書レベルが50%向上したとしたら、厄介な質問に答えなければならないでしょう：とにかく子どもたちの読書レベルがそれ自体で向上しなかったと、どうしてわかるのでしょうか？

科学的対照群とは

これを避けるための最も一般的な方法は、研究デザインに対照群を組み入れることです。 通常の生物学的変動、研究者のバイアス、環境変動はすべて、理解しようとしている関係を妨害する可能性のある外部変数です。 あるグループを、ある変数以外のすべての点で他のグループと同一にすることで「固定」すると、その変数についてより多くの洞察が得られます。

実験/治療グループ。

対照群：治療または介入、通常は独立変数の操作を受ける。 治療や介入を受けないか、ベースラインとして理解される標準的な治療を受ける。

このように変数を制御すると同時に、実験計画における対照群は、効果の大きさの指標にもなります。 もし研究者が、プログラムを受けなかった子どもたちの読書レベルが10％上がったことを発見したら、実験グループで見た結果のすべてがプログラムだけによるものではないと推論することができるのです。 対照群によって、意味のある比較ができるようになる。 医学研究では2つのグループを使い、一方のグループには本当の薬を与え、もう一方にはプラセボを与えます。 プラセボには効果がありませんが、例えば薬に似ているが実際は砂糖でできている錠剤など、効果がある介入と見分けがつかないのです。 研究者たちは、ある治療法が効くと患者さんが信じるだけで、病状が改善することがあることを早くから学んできました。 これはプラセボ効果と呼ばれ、対照群を設ける最も一般的な理由の1つです。

この特殊な研究では、実験は二重盲検化されており、医師も患者も自分がどの薬をもらっているかを知らないため、研究の偏りの可能性を排除することができます。 プラセボ効果に加え、ホーソン効果も、自分が実験の被験者であることを知ると、自動的に行動を変える現象です。 研究者はこれを回避するために、通常、参加者にあることをテストしていると言いながら、実際には別のことをテストしているという独創的な方法を設計することがあります。

社会科学では、交絡変数やバイアスをすべて排除することはしばしば非常に難しいため、対照群は実験の中でも特に重要な部分となる。

対照群には主に陽性と陰性の2種類があり、どちらも研究者にデータの統計的妥当性を高める方法を提供しています。

Positive Scientific Control groups

positive science control groupsは、結果が期待できる対照群のことを指します。 効果をもたらすことがすでに知られている治療法を使用することで、研究者は試験結果を（正の）対照群と比較し、その結果が、効果があることが知られている治療法の効果と一致できるかどうかを確認できます。

たとえば、細菌のペトリ皿で新しい抗生物質の効果を試験する研究者は、対照として、効果があると知られている既存の抗生物質を使用できます。 新しい抗生物質のサンプルが、既存の抗生物質を除いてすべて失敗した場合、新しい抗生物質は効果がない可能性が高い。

しかし、コントロールも失敗した場合、設計に何か問題があるのかもしれない。 正の科学的対照群は、偽陰性の可能性を減らします。

負の科学的対照群

負の科学的対照群では、結果は期待されません。 この場合、対照群は交絡変数や偏りが結果に影響しないことを保証します。

同じ抗生物質の例では、負の対照群は、いかなる抗生物質も加えていない細菌のペトリ皿になります。 そして、対照群と実験群の結果を比較する。

すべての新しい抗生物質が細菌を阻害したが、負の対照群も阻害した場合、他の変数が影響を及ぼし、結果を混同している可能性があります。 たとえば、ガイガーカウンターでさまざまなサンプルの放射能レベルをテストする研究者は、バックグラウンドのレベルもサンプリングし、それに応じて結果を調整できるようにします。 バックグラウンドレベルはコントロールとして機能します。

強力な科学的コントロールグループを確立することは、実際のサンプルよりも、あらゆる科学的デザインにおいて間違いなく重要な部分です。 強力な対照群の十分な証拠を提供できなければ、研究は完全に台無しになってしまいますが、高い有意水準は誤りの確率が低いことを示しています。