Методы снижения погрешностей в научных исследованиях
Scientific control
Контроль в научных экспериментах: снижение ошибок и повышение достоверности результатов. Методы минимизации переменных и исключения искажений в исследованиях.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Методы, используемые для снижения погрешностей в научных исследованиях
Methods employed to reduce error in science tests
Научный контроль – это эксперимент или наблюдение, разработанное для минимизации влияния переменных, отличных от независимой (то есть, вмешивающихся переменных). Это повышает достоверность результатов, часто посредством сравнения контрольных измерений с другими измерениями. Научный контроль является частью научного метода.
A scientific control is an experiment or observation designed to minimize the effects of variables other than the independent variable (i. e. confounding variables). This increases the reliability of the results, often through a comparison between control measurements and the other measurements. Scientific controls are a part of the scientific method.
Контролируемые эксперименты
Контроль исключает альтернативные объяснения экспериментальных результатов, особенно экспериментальные ошибки и предвзятость исследователя. Многие контроли специфичны для типа проводимого эксперимента, как, например, молекулярные маркеры, используемые в экспериментах SDS PAGE, и могут иметь целью лишь обеспечение правильной работы оборудования. Выбор и использование адекватных контролей для обеспечения достоверности экспериментальных результатов (например, исключения вмешивающихся факторов) может быть весьма сложной задачей. Контрольные измерения также могут использоваться для других целей: например, измерение фонового шума микрофона в отсутствие сигнала позволяет вычесть шум из последующих измерений сигнала, тем самым получая обработанный сигнал более высокого качества. Например, если исследователь дает экспериментальный искусственный подсластитель шестидесяти лабораторным крысам и наблюдает, что десять из них заболевают, то причиной может быть сам подсластитель или что-то другое. Другие, не всегда очевидные, переменные могут влиять на экспериментальную схему. Например, искусственный подсластитель может быть смешан с разбавителем, и именно разбавитель может вызывать эффект. Чтобы контролировать влияние разбавителя, тест проводится дважды: один раз с искусственным подсластителем в разбавителе, а другой – точно так же, но только с использованием разбавителя. Теперь эксперимент контролируется в отношении разбавителя, и исследователь может различить влияние подсластителя, разбавителя и отсутствия обработки. Контроли особенно необходимы, когда вмешивающийся фактор трудно отделить от основных воздействий. Например, для внесения удобрений может потребоваться использование трактора, если нет другого практичного способа. Самое простое решение – провести обработку, при которой трактор проедет по участкам без внесения удобрений, тем самым контролируя влияние движения трактора. Самые простые типы контролей – отрицательный и положительный, и оба они встречаются во многих различных типах экспериментов. Эти два контроля, при успешном выполнении, обычно достаточны для устранения большинства потенциальных вмешивающихся факторов: это означает, что эксперимент дает отрицательный результат, когда ожидается отрицательный результат, и положительный результат, когда ожидается положительный результат. К другим видам контролей относятся контроль на растворитель, фиктивный контроль и сравнительный контроль. Маскировка (ослепление) – важный инструмент научного метода, используемый во многих областях исследований. В некоторых областях, таких как медицина, она считается необходимой. В клинических исследованиях испытание, не использующее маскировку, называется открытым испытанием.
Controls eliminate alternate explanations of experimental results, especially experimental errors and experimenter bias. Many controls are specific to the type of experiment being performed, as in the molecular markers used in SDS PAGE experiments, and may simply have the purpose of ensuring that the equipment is working properly. The selection and use of proper controls to ensure that experimental results are valid (for example, absence of confounding variables) can be very difficult. Control measurements may also be used for other purposes: for example, a measurement of a microphone's background noise in the absence of a signal allows the noise to be subtracted from later measurements of the signal, thus producing a processed signal of higher quality. For example, if a researcher feeds an experimental artificial sweetener to sixty laboratories rats and observes that ten of them subsequently become sick, the underlying cause could be the sweetener itself or something unrelated. Other variables, which may not be readily obvious, may interfere with the experimental design. For instance, the artificial sweetener might be mixed with a dilutant and it might be the dilutant that causes the effect. To control for the effect of the dilutant, the same test is run twice; once with the artificial sweetener in the dilutant, and another done exactly the same way but using the dilutant alone. Now the experiment is controlled for the dilutant and the experimenter can distinguish between sweetener, dilutant, and non treatment. Controls are most often necessary where a confounding factor cannot easily be separated from the primary treatments. For example, it may be necessary to use a tractor to spread fertilizer where there is no other practicable way to spread fertilizer. The simplest solution is to have a treatment where a tractor is driven over plots without spreading fertilizer and in that way, the effects of tractor traffic are controlled. The simplest types of control are negative and positive controls, and both are found in many different types of experiments. These two controls, when both are successful, are usually sufficient to eliminate most potential confounding variables: it means that the experiment produces a negative result when a negative result is expected, and a positive result when a positive result is expected. Other controls include vehicle controls, sham controls and comparative controls. Blinding is an important tool of the scientific method, and is used in many fields of research. In some fields, such as medicine, it is considered essential. In clinical research, a trial that is not blinded trial is called an open trial.