Un esperimento controllato è uno in cui tutto è tenuto costante tranne una variabile. Di solito, un insieme di dati è considerato un gruppo di controllo, che è comunemente lo stato normale o normale, e vengono esaminati uno o più altri gruppi in cui tutte le condizioni sono identiche al gruppo di controllo e tra loro tranne una variabile.
A volte è necessario cambiare più di una variabile, ma lo saranno tutte le altre condizioni sperimentali controllato in modo che cambino solo le variabili in esame. E ciò che viene misurato è la quantità delle variabili o il modo in cui cambiano.
Supponiamo che tu voglia sapere se il tipo di terreno influisce sul tempo necessario alla germinazione di un seme e decidi di impostare un esperimento controllato per rispondere alla domanda. Potresti prendere cinque vasi identici, riempire ciascuno con un diverso tipo di terreno, piantare semi di fagioli identici in ogni vaso, posizionare i vasi in una finestra soleggiata, annaffiarli equamente e misurare quanto tempo impiegano i semi in ogni vaso a germogliare.
Questo è un esperimento controllato perché il tuo obiettivo è mantenere costante ogni variabile tranne il tipo di terreno che usi. voi controllo queste caratteristiche.
Il grande vantaggio di un esperimento controllato è che puoi eliminare gran parte dell'incertezza sui risultati. Se non riuscissi a controllare ogni variabile, potresti finire con un risultato confuso.
Ad esempio, se hai piantato diversi tipi di semi in ciascuna delle pentole, cercando di determinare se il tipo di terreno ha influenzato la germinazione, potresti scoprire che alcuni tipi di semi germinano più velocemente di altri. Non saresti in grado di dire, con alcun grado di certezza, che il tasso di germinazione era dovuto al tipo di terreno. Potrebbe anche essere stato a causa del tipo di semi.
Oppure, se avessi messo alcuni vasi in una finestra soleggiata e alcuni all'ombra o innaffiato alcuni vasi più di altri, potresti ottenere risultati contrastanti. Il valore di un esperimento controllato è che fornisce un alto grado di fiducia nel risultato. Sai quale variabile ha causato o meno un cambiamento.
No non lo sono. È ancora possibile ottenere dati utili da esperimenti incontrollati, ma è più difficile trarre conclusioni basate sui dati.
Un esempio di un'area in cui gli esperimenti controllati sono difficili è la sperimentazione umana. Supponi di voler sapere se una nuova pillola dimagrante aiuta a perdere peso. Puoi raccogliere un campione di persone, dare a ciascuna di esse la pillola e misurare il loro peso. Puoi provare a controllare il maggior numero possibile di variabili, ad esempio quanto esercizio fisico ottengono o quante calorie mangiano.
Tuttavia, avrai diverse variabili incontrollate, che possono includere età, sesso, predisposizione genetica verso un metabolismo alto o basso, quanto erano in sovrappeso prima di iniziare il test, se inavvertitamente mangiano qualcosa che interagisce con il farmaco, ecc..
Gli scienziati cercano di registrare quanti più dati possibili durante l'esecuzione di esperimenti incontrollati, in modo da poter vedere ulteriori fattori che potrebbero influenzare i loro risultati. Sebbene sia più difficile trarre conclusioni da esperimenti incontrollati, spesso emergono nuovi schemi che non sarebbero stati osservabili in un esperimento controllato.
Ad esempio, potresti notare che il farmaco dietetico sembra funzionare per soggetti di sesso femminile, ma non per soggetti di sesso maschile, e ciò può portare a ulteriori sperimentazioni e ad una possibile svolta. Se solo tu fossi stato in grado di eseguire un esperimento controllato, forse solo sui cloni maschili, ti saresti perso questo legame.