מהו ניסוי מבוקר?

א ניסוי מבוקר היא כזו בה הכל מוחזק קבוע למעט אחד משתנה. לרוב, מערך נתונים נחשב להיות קבוצת שליטה, שהוא בדרך כלל המצב הרגיל או הרגיל, וקבוצה אחת או יותר אחרות נבדקות בהן כל התנאים זהים לקבוצת הביקורת זו לזו למעט משתנה אחד.

לפעמים יש צורך לשנות יותר ממשתנה אחד, אך כל תנאי הניסוי האחרים יהיו מבוקר כך שרק המשתנים הנבדקים משתנים. ומה שנמדד הוא כמות המשתנים או האופן בו הם משתנים.

ניסוי מבוקר

נניח שאתה רוצה לדעת אם סוג האדמה משפיע על כמה זמן לוקח לזרע לנבוט, ואתה מחליט לקבוע ניסוי מבוקר כדי לענות על השאלה. אתה יכול לקחת חמישה סירים זהים, למלא כל אחד בסוג שונה של אדמה, לשתול זרעי שעועית זהים בכל סיר, הניחו את הסירים בחלון שטוף שמש, השקו אותם באופן שווה, ומדדו כמה זמן לוקח לזרעים בכל סיר להנביט.

זהו ניסוי מבוקר מכיוון שהמטרה שלך היא לשמור על כל אחד משתנה קבוע למעט סוג האדמה שאתה משתמש בו. אתה שליטה תכונות אלה.

היתרון הגדול של מבוקר ניסוי זה שאתה יכול לחסל הרבה מהאי ודאות לגבי התוצאות שלך. אם לא היית יכול לשלוט על כל משתנה, אתה עלול להגיע לתוצאה מבלבלת.

לדוגמה, אם שתלתם סוגים שונים של זרעים בכל אחד מהסירים ותנסו לקבוע אם סוג האדמה השפיע על נביטה, יתכן שתמצאו סוגים מסוימים של זרעים הנובטים מהר יותר מאחרים. לא תוכלו לומר, בכל מידה של וודאות, ששיעור הנביטה נבע מסוג האדמה. באותה מידה זה יכול היה להיות בגלל סוג הזרעים.

לחלופין, אם הנחת כמה סירים בחלון שטוף שמש וחלקם בצל או השקית כמה סירים יותר מאחרים, היית יכול לקבל תוצאות מעורבות. הערך של ניסוי מבוקר הוא שהוא מניב רמה גבוהה של אמון בתוצאה. אתה יודע איזה משתנה גרם או לא גרם לשינוי.

לא הם לא. עדיין ניתן להשיג שימושי נתונים מניסויים לא מבוקרים, אך קשה יותר להסיק מסקנות על סמך הנתונים.

דוגמה לתחום בו ניסויים מבוקרים קשים היא בדיקות אנושיות. נניח שאתה רוצה לדעת אם כדור דיאטה חדש עוזר לירידה במשקל. אתה יכול לאסוף מדגם של אנשים, לתת לכל אחד מהם את הכדור ולמדוד את משקלם. אתה יכול לנסות לשלוט כמו משתנים רבים ככל האפשר, למשל, כמה פעילות גופנית הם משיגים או כמה קלוריות הם אוכלים.

עם זאת, יהיו לך מספר משתנים לא מבוקרים, אשר עשויים לכלול גיל, מין, נטייה גנטית כלפי גבוה או נמוך מטבוליזם, כמה עודף משקל הם היו לפני תחילת הבדיקה, האם הם אוכלים שלא במתכוון משהו שקיים אינטראקציה עם התרופה, וכו '

מדענים מנסים לרשום כמה שיותר נתונים בעת ביצוע ניסויים לא מבוקרים, כך שהם יכולים לראות גורמים נוספים שעשויים להשפיע על תוצאותיהם. אף על פי שקשה להסיק מסקנות מניסויים לא מבוקרים, לעיתים קרובות מתגלים דפוסים חדשים שלא היו ניתנים לצפייה בניסוי מבוקר.

לדוגמה, ייתכן שתבחין כי נראה כי התרופה עובדת עבור נשים, אך לא עבור נבדקים גברים, וזה עלול להוביל להתנסות נוספת ולפריצת דרך אפשרית. אם היית רק יכול לבצע ניסוי מבוקר, אולי על שיבוטים גבריים בלבד, היית מפספס את הקשר הזה.

• בוקס, ג'ורג 'א. P., et al. סטטיסטיקות לנסיינים: עיצוב, חדשנות וגילוי. Wiley-Interscience, a John Wiley & Soncs, Inc., פרסום, 2005.
• קרסוול, ג'ון וו. מחקר חינוכי: תכנון, ביצוע והערכה של מחקר כמותי ואיכותי. פירסון / מריל פרנטיס הול, 2008.
• פרונזטו, ל. "תכנון ניסיוני אופטימלי וכמה בעיות בקרה קשורות". אוטומטיקה. 2008.
• רובינס, ח. "כמה היבטים של עיצוב רצף של ניסויים". עלון החברה האמריקאית למתמטיקה. 1952.