Grupo de control : un grupo de personas que participan en un determinado experimento (en un experimento psicológico o un estudio clínico ) u otros organismos (en un experimento biológico ) que no están expuestos al efecto que se supone que debe estudiar el experimento. El resto de participantes en el experimento que están expuestos a este efecto se denominan grupo experimental [1] [2] o de estudio.
La presencia de un grupo de control permite, al analizar los resultados del experimento, comparar los grupos de estudio y de control y así distinguir el efecto del factor estudiado de los efectos de otras influencias a las que están expuestos todos los participantes en el experimento. Por lo tanto, es importante que el grupo de control sea similar en todos los aspectos al grupo de estudio. En particular, para este propósito, se utiliza un método doble ciego , que supone que los participantes en el experimento son asignados aleatoriamente a los grupos de estudio y control, de modo que en el momento del experimento, ni los participantes ni el propio investigador saben quién pertenece a qué grupo.
Por ejemplo, en un estudio médico, los pacientes del grupo de estudio reciben un medicamento experimental, mientras que los pacientes del grupo de control reciben un placebo o un medicamento convencional con eficacia comprobada. Como resultado, si la salud de los pacientes del grupo de estudio es mejor que la de los pacientes del grupo de control, esto puede atribuirse al efecto del fármaco experimental.
El control científico es un experimento u observación diseñado para minimizar la influencia de variables de confusión distintas de las independientes [3] . Esto mejora la confiabilidad de los resultados, a menudo comparando el desempeño de los grupos de estudio y de control. El control científico es uno de los métodos científicos .
En los experimentos controlados, el mismo experimento se lleva a cabo en dos grupos diferentes, uno de los cuales se denomina "grupo de control" y el otro "grupo de estudio".
El control elimina las explicaciones alternativas de los resultados experimentales, especialmente los errores experimentales y el sesgo del experimentador. Muchos controles son específicos del tipo de experimento que se está realizando, como los marcadores moleculares utilizados en los estudios SDS-PAGE . A menudo, el objetivo de un experimento puede ser simplemente descubrir qué métodos funcionan de la manera que desea. Seleccionar y usar los controles apropiados para garantizar la validez de los resultados experimentales (p. ej., la ausencia de variables de confusión ) puede ser muy difícil. Las mediciones de referencia también se pueden utilizar para otros fines: por ejemplo, medir el ruido de fondo de un micrófono en ausencia de una señal permite eliminar el ruido de las mediciones de señal posteriores y, por lo tanto, se genera una señal de mayor calidad.
Por ejemplo, si un investigador alimenta con un edulcorante artificial especial a sesenta ratas de laboratorio y observa que diez de ellas enferman posteriormente, la causa puede ser el edulcorante u otra cosa. Otras variables que pueden no ser perceptibles pueden interferir con el experimento. Por ejemplo, un edulcorante artificial puede diluirse en un líquido que puede causar un efecto. Para controlar el efecto del líquido diluyente, se realiza dos veces la misma prueba: una con el edulcorante artificial en el diluyente, y la otra exactamente igual, pero utilizando únicamente el líquido diluyente. El experimento ahora controla el efecto del diluyente, y el experimentador puede distinguir entre edulcorante, líquido diluyente y sin efecto. El control es más necesario cuando el factor de confusión no se puede separar fácilmente de los datos primarios. Por ejemplo, puede ser necesario usar un tractor para aplicar fertilizante donde no hay otra forma práctica de fertilizar el suelo. La solución más sencilla es medir por dónde circula el tractor sin esparcir fertilizante, y de esta forma se pueden controlar las consecuencias del movimiento del tractor.
Los tipos más simples de controles son negativos y positivos, y se encuentran en muchos tipos diferentes de experimentos. [4] Si ambos se aplican con éxito, esto suele ser suficiente para eliminar la mayoría de las posibles variables de confusión: es decir, el experimento arroja un resultado negativo cuando se espera un resultado negativo y un resultado positivo cuando se espera un resultado positivo.
En los casos en los que solo son posibles dos resultados, como efecto o no efecto, si el grupo tratado y el grupo de control no tratado no muestran un resultado, se puede concluir que el tratamiento no tuvo efecto. Si se observa un resultado positivo en el grupo de tratamiento y en el grupo de control, se puede suponer que una variable de confusión está involucrada en el fenómeno en estudio, y los resultados positivos se asocian no solo con el tratamiento.
En otros ejemplos, los resultados se pueden medir en términos de duración, tiempo, porcentajes, etc. Por ejemplo, en las pruebas de drogas, podríamos medir el porcentaje de pacientes curados. En este caso, se considera que el tratamiento no tiene efecto cuando el grupo tratado y el grupo control sin tratamiento dan los mismos resultados. Se espera alguna mejora en el grupo placebo debido al efecto placebo, y este resultado establece una línea de base que el tratamiento debería mejorar. Incluso si el grupo de tratamiento muestra una mejoría, debe compararse con el grupo de placebo. Si los resultados son iguales en ambos grupos, el tratamiento no es la razón de la mejoría (porque el mismo número de pacientes se curaron sin tratamiento). El tratamiento solo funciona si el grupo de tratamiento muestra una mejoría mayor que el grupo de placebo .
Los controles positivos se utilizan a menudo para evaluar la validez de una prueba. Por ejemplo, para evaluar la capacidad de una nueva prueba para detectar una enfermedad ( sensibilidad de la prueba ), podemos compararla con una prueba ya conocida. Una prueba bien establecida es un método de control positivo, ya que sabemos que la respuesta a la pregunta (independientemente de si la prueba funciona) es sí.
De manera similar, en un ensayo para medir la cantidad de enzima en un conjunto de extractos, un control positivo sería un ensayo que contiene una cantidad conocida de enzima purificada (mientras que un control negativo no contiene enzima). El control positivo debería dar mucha actividad enzimática, mientras que el control negativo debería dar muy poca actividad.
Si el control positivo no produce el resultado esperado, es posible que haya algún problema con el procedimiento experimental y se repita el experimento. Para experimentos complejos, el resultado de un control positivo también puede ayudar en comparación con los resultados experimentales anteriores. Por ejemplo, si una prueba de enfermedad bien establecida muestra el mismo rendimiento que los experimentadores anteriores, esto indica que el experimento se realizó de la misma manera que en ocasiones anteriores.
Cuando sea posible, se pueden utilizar múltiples controles positivos. Si hay más de una prueba para una enfermedad que ha demostrado ser efectiva, se pueden usar múltiples pruebas para verificar. Los controles positivos múltiples también permiten una comparación más precisa de los resultados (calibración o estandarización) si los resultados esperados del control positivo son de diferentes tamaños. Por ejemplo, en el ensayo enzimático discutido anteriormente, la desviación estándar se puede obtener generando muchas muestras diferentes con diferentes cantidades de enzima.
En la aleatorización, los grupos que reciben diferentes tratamientos experimentales se asignan al azar. Si bien esto no garantiza que no haya diferencias entre los grupos, sí asegura que las diferencias se distribuyan por igual, corrigiendo así el sesgo .
Por ejemplo, en experimentos en los que se ven afectados los rendimientos de los cultivos (p. ej., la fertilidad del suelo), el experimento puede controlarse asignando el tratamiento a parcelas de tierra seleccionadas al azar. Esto mitiga el impacto de los cambios en la composición del suelo sobre el rendimiento .
En los experimentos ciegos, al menos parte de la información se oculta a los participantes del experimento (pero no al experimentador). Por ejemplo, para evaluar el éxito de un tratamiento médico, se puede pedir a un experto externo que examine muestras de sangre de cada uno de los pacientes, sin saber qué pacientes recibieron tratamiento y cuáles no. Si el juicio del experto sobre qué muestras representan el mejor resultado se correlaciona con los pacientes que recibieron el tratamiento, esto permite que el experimentador tenga mucha más confianza en la efectividad del tratamiento.
Los experimentos ciegos eliminan efectos como el sesgo y el error de las ilusiones , que pueden ocurrir si las muestras fueron evaluadas por alguien que sabía a qué grupo pertenecían los resultados.
En los experimentos doble ciego, al menos algunos de los participantes y algunos de los experimentadores no tienen información completa en el momento del experimento. Los experimentos doble ciego se utilizan con mayor frecuencia en ensayos clínicos de tratamientos para garantizar que los efectos previstos de un tratamiento se produzcan por el propio tratamiento. Los ensayos suelen ser aleatorios y doble ciego, y comparan dos grupos de pacientes (estadísticamente) idénticos . El grupo de tratamiento recibe tratamiento y el grupo de control recibe un placebo . El placebo es el "primer" ciego y controla las expectativas del paciente que vienen con tomar la píldora, lo que puede afectar los resultados del paciente. El "segundo" cegamiento es el cegamiento de los experimentadores para controlar el impacto en las expectativas del paciente debido a diferencias no deseadas en el comportamiento de los experimentadores. Dado que los experimentadores no saben qué pacientes están en qué grupo, no pueden influir inconscientemente en los pacientes. Cuando termina el experimento, aprenden toda la información y analizan los resultados.
En los ensayos clínicos asociados con un procedimiento quirúrgico , se utiliza un grupo de control para garantizar que los datos reflejen los efectos del experimento en sí y no sean una consecuencia de la operación. En este caso, el doble ciego se logra por el hecho de que el paciente no sabe si su operación fue real o ficticia, y que los experimentadores que evalúan los resultados de los pacientes difieren de los cirujanos y no saben qué pacientes están en qué grupo. .
Un grupo de control de lista de espera se utiliza en la investigación en psicoterapia . Los participantes del estudio se dividen en dos grupos: uno recibe tratamiento de inmediato y el otro espera el final del estudio, después de lo cual reciben el mismo tratamiento. A los pacientes en lista de espera se les advierte que recibirán tratamiento adicional y en el estudio actúan como pacientes no tratados para comparar los efectos de la terapia. Dicho control se utiliza cuando no sería ético dejar el grupo de control sin tratamiento [5] .