1。ベースラインの確立： コントロールグループは、実験グループを比較するためのベースラインを提供します。このベースラインは、テストされている変数が導入されなかった場合に何が起こるかを判断するのに役立ちます。
2。変数の分離： テストされている変数を除いて、他のすべての要因を一定に保つことにより、コントロールグループは、実験グループで観察された変化が操作された変数に直接起因するようにするのに役立ちます。
3。交絡の除去： コントロールは、交絡変数の影響を排除するのに役立ちます。これは、実験の結果に潜在的に影響する可能性があるが、調査の主な焦点ではない要因です。
4。内部妥当性の確保： 内部の妥当性とは、実験の結果が独立変数に自信を持って起因する程度を指します。コントロールは、観察された効果の代替説明の可能性を減らすことにより、内部の妥当性に貢献します。
5。証拠の強化： 対照群を使用した適切に設計された実験は、1つの実験よりも仮説をサポートする強力な証拠を提供します。これは、科学者が操作された変数と観察された結果との関係について、より自信を持って結論を出すことができるためです。
例：
植物の成長に及ぼす新しい肥料の有効性をテストする実験を想像してください。
* 実験グループ： 植物は新しい肥料を受け取ります。
* コントロールグループ： 植物は肥料（または標準の既知の肥料）を受け取りません。
実験グループの成長を対照群と比較することにより、研究者は、新しい肥料が実際に植物の成長を促進するかどうか、または観察された違いが他の要因によるものであるかどうかを判断できます。
結論として、研究者は操作された変数の効果を分離し、交絡因子を排除し、実験から得られた結論への信頼を高めることができるため、科学的方法ではコントロールが不可欠です。
