コントロールが不可欠である理由の内訳は次のとおりです。
* 変数の分離： 実験の目的は、別の変数（独立変数）の効果を別の変数（従属変数）にテストすることを目的としています。コントロールは、比較のためのベースラインを提供することにより、独立変数の効果を分離するのに役立ちます。
* 原因と結果の確立： 実験グループの結果（治療または操作を受ける）を対照群（そうでない）と比較することにより、研究者は、独立変数が実際に従属変数の観測された変化を引き起こしているかどうかを判断できます。
* 混乱を最小限に抑える： コントロールは、交絡変数として知られる結果に影響を与える可能性のある他の要因を説明するのに役立ちます。たとえば、植物の成長に対する新しい肥料の効果をテストしている場合、観察された成長の違いが本当に肥料が原因であり、日光や水やりなどの要因ではないことを確認するために、肥料を受け取らない対照群が必要です。
コントロールの種類：
* 陽性対照： 肯定的な結果を示すと予想されるグループで、実験が意図したとおりに機能していることを示しています。
* ネガティブコントロール： 効果を示さないと予想されるグループで、比較のためのベースラインを提供します。
例：
頭痛を軽減するために新薬をテストしているとしましょう。
* 実験グループ： 新薬を受け取ります。
* コントロールグループ： プラセボ（砂糖錠剤）を受け取ります。
両方のグループの頭痛の頻度と重症度を比較することにより、薬物が頭痛を減らすのに本当に効果的かどうかを判断できます。
要約、 実験のコントロールグループは比較標準として機能し、研究者が独立変数の効果を分離し、意味のある結論を引き出すことができます。
