1。変数の分離：
* 目標： 生物学的実験は、特定の因子（独立変数）が特定の結果（従属変数）にどのように影響するかを理解することを目的としています。
* 問題： 多くの要因が実験に影響を与える可能性があります。 コントロールがなければ、観察された変化がテストされている変数または他のいくつかの制御された要因によるものであるかどうかを知ることは不可能です。
* 解決策： コントロールは、関心のある変数を分離するのに役立ちます。実験グループをコントロールグループと比較することにより、従属変数の変化が本当に操作された変数によるものであるかどうかを確認できます。
2。ベースラインデータの確立：
* 目標： 実験が行われる前にシステムの自然状態を理解する。
* 問題： ベースラインがなければ、結果を解釈することは困難です。
* 解決策： コントロールは、実験結果を比較できるベースラインを提供します。彼らは、通常の反応がどうあるべきかを教えてくれます。これにより、治療が大きな変化を引き起こしたかどうかを確認できます。
3。バイアスの除去：
* 問題： 研究者は、意図せずに、彼らの研究に偏見を導入することができます。
* 解決策： コントロールは、すべてのグループが独立変数を除いて同様に扱われるようにすることにより、このバイアスを最小限に抑えるのに役立ちます。
4。妥当性と信頼性の向上：
* 目標： 実験の結果が正確で繰り返し可能であることを確認します。
* 問題： コントロールがなければ、結果が信頼できるかどうかを知ることは不可能です。
* 解決策： 制御は、研究の妥当性と信頼性を強化します。それらは、観察された結果の代替説明を除外するのに役立ちます。
コントロールの種類：
* 陽性対照： これらは、実験システムが期待どおりに機能することを示しています。彼らは、独立変数に対する肯定的な反応を示します。
* ネガティブコントロール： これらは、独立変数がない場合に効果がないことを示しています。
* プラセボコントロール： ヒト被験者を含む実験で使用されるこれらは、実際の治療を模倣しているが有効成分を含む不活性治療です。
例：
* 新しい肥料のテスト： 対照群は肥料を受け取りませんが、実験グループは新しい肥料を受け取ります。植物の成長の違いは、肥料の有効性を明らかにします。
* 新薬の研究： 対照群はプラセボを受け取り、実験グループは薬を受け取ります。これにより、薬物が観察された変化の原因であるかどうかを判断するのに役立ちます。
要約すると、コントロールは生物学的調査に不可欠です。
* 関心のある変数を分離します
* 比較のためのベースラインを確立します
* バイアスを最小限に抑えます
* 研究の妥当性と信頼性を高めます
