1。ベースラインの確立：
*コントロールは比較のためのベースラインを提供します。
*テストしている変数（独立変数）がない場合に何が起こるかを確認できます。
*これは、観測された変化が実際に導入した操作によって引き起こされるか、他の要因に起因するかどうかを判断するために重要です。
2。変数の分離：
*コントロールは、独立変数の効果を分離するのに役立ちます。
*実験グループとコントロールグループ間で他のすべての条件を同じに保つことにより、観察された違いは独立変数のみが原因であると自信を持って言うことができます。
3。エラーの削減：
*コントロールは、ランダムと体系の両方のエラーを最小限に抑えるのに役立ちます。
*ランダムなエラーは、複数のコントロールを持つことで最小限に抑えることができます。
*制御結果を既知の値または予想される結果と比較することにより、体系的なエラーを特定できます。
4。結果の検証：
*コントロールグループは、結果の検証に役立ちます。
*コントロールグループが実験グループとの有意な差を示した場合、実験が適切に実施されていないこと、または結果に影響を与える他の変数があることを示唆しています。
5。結論の強化：
*コントロールは、結論をサポートする強力な証拠を提供します。
*独立変数が観測された変化の原因であることを実証することにより、コントロールはあなたの調査結果により信頼性と科学的厳密さを与えます。
要約： 制御は、ベースラインを確立し、変数を分離し、エラーを最小限に抑え、結果を検証し、結論を強化するために、生物学的調査に不可欠です。それらは科学的方法の不可欠な部分であり、あなたの調査結果が信頼できることを保証し、信頼できることを保証します。
