科学的管理

科学的コントロールとは、独立変数以外の変数（交絡変数）の影響を最小限に抑えるように設計された実験または観察です。 ^{[1]これにより、多くの場合、コントロール測定と他の測定の比較を通じて結果の信頼性が向上します。科学的コントロールは}科学的方法の一部です。

コントロールは、実験結果の別の説明、特に実験誤差や実験者の偏りを排除します。多くのコントロールは、 SDS-PAGE実験で使用される分子マーカーのように、実行される実験の種類に固有のものであり、機器が適切に機能していることを確認する目的のみである場合があります。実験結果が有効であることを確認するための適切なコントロールの選択と使用 (交絡変数がないことなど) は非常に困難な場合があります。コントロール測定は他の目的にも使用される場合があります。たとえば、信号がない状態でマイクのバックグラウンド ノイズを測定すると、その後の信号測定からノイズを差し引くことができ、より高品質の処理済み信号が生成されます。

たとえば、研究者が実験用の人工甘味料を60 匹のラットに与え、そのうち 10 匹がその後病気になった場合、根本的な原因は甘味料自体である可能性もあれば、無関係な何かである可能性もあります。すぐには明らかではない可能性のある他の変数が、実験設計に干渉する場合があります。たとえば、人工甘味料は希釈剤と混合されている場合があり、その影響を引き起こすのは希釈剤である可能性があります。希釈剤の影響を制御するために、同じテストを 2 回実行します。1 回は希釈剤に人工甘味料を含め、もう 1 回はまったく同じ方法で希釈剤のみを使用して行います。これで、実験は希釈剤について制御され、実験者は甘味料、希釈剤、および未処理を区別できます。制御が必要になるのは、交絡因子を主要な処理から簡単に分離できない場合が最も多いです。たとえば、肥料を散布する他の実用的な方法がない場合、トラクターを使用して肥料を散布する必要がある場合があります。最も簡単な解決策は、肥料を散布せずにトラクターを区画の上を走らせる処理を行い、そのようにしてトラクターの交通の影響を制御することです。

最も単純なタイプのコントロールは、ネガティブコントロールとポジティブコントロールであり、どちらも多くの異なるタイプの実験で使用されています。^[2]これら2つのコントロールは、両方とも成功した場合、通常、ほとんどの潜在的な交絡変数を排除するのに十分です。つまり、実験では、ネガティブな結果が予想される場合はネガティブな結果が生成され、ポジティブな結果が予想される場合はポジティブな結果が生成されます。その他のコントロールには、媒体コントロール、模擬コントロール、比較コントロールがあります。^[2]

結果が 2 つしか考えられない場合 (たとえば、陽性または陰性)、治療グループと陰性対照 (非治療グループ) の両方が陰性の結果を生成した場合、治療は効果がなかったと推測できます。治療グループと陰性対照の両方が陽性の結果を生成する場合、調査対象の現象に交絡変数が関与しており、陽性の結果は治療のみによるものではないと推測できます。

他の例では、結果は長さ、時間、パーセンテージなどで測定されることがあります。薬物検査の例では、治癒した患者の割合を測定できます。この場合、治療グループと陰性対照が同じ結果を示した場合、治療は効果がないと推測されます。プラセボ効果によりプラセボグループにいくらかの改善が見込まれ、この結果が治療を改善するための基準を設定します。治療グループが改善を示した場合でも、プラセボグループと比較する必要があります。グループが同じ効果を示した場合、治療は改善の原因ではありませんでした（治療を受けなかった場合に治癒した患者数が同じであるため）。治療は、治療グループがプラセボグループよりも改善を示した場合にのみ効果的です。

陽性対照は、検査の妥当性を評価するためによく使用されます。たとえば、新しい検査の病気検出能力 (感度) を評価するには、すでに効果があることがわかっている別の検査と比較することができます。十分に確立された検査は、質問 (検査が機能するかどうか) に対する答えが「はい」であることがすでにわかっているため、陽性対照です。

同様に、一連の抽出物中の酵素の量を測定する酵素アッセイでは、陽性コントロールは既知量の精製酵素を含むアッセイになります (一方、陰性コントロールには酵素は含まれません)。陽性コントロールは大量の酵素活性を示すはずですが、陰性コントロールは活性が非常に低いかまったく示さないはずです。

陽性対照で期待通りの結果が得られない場合、実験手順に問題がある可能性があるため、実験を繰り返します。難しい実験や複雑な実験の場合、陽性対照の結果は以前の実験結果と比較する際にも役立ちます。たとえば、確立された疾患検査が以前の実験者によって発見されたものと同じ効果を持つと判断された場合、これは以前の実験者と同じ方法で実験が行われていることを示します。

可能な場合は、複数の陽性対照を使用できます。有効であることがわかっている疾患検査が複数ある場合は、複数の検査をテストできます。陽性対照から予想される結果のサイズが異なる場合、複数の陽性対照を使用すると、結果をより細かく比較できます (較正または標準化)。たとえば、上記の酵素アッセイでは、異なる量の酵素を含む多くの異なるサンプルを作成することで標準曲線を作成できます。

ランダム化では、異なる実験的治療を受けるグループがランダムに決定されます。これにより、グループ間に違いがないことを保証することはできませんが、違いが均等に分散されることが保証され、系統的誤差が修正されます。

たとえば、作物の収穫量が影響を受ける実験（土壌の肥沃度など）では、ランダムに選択された土地に処理を割り当てることで実験を制御できます。これにより、土壌組成の変動が収穫量に与える影響が軽減されます。

盲検化とは、実験に偏りをもたらす可能性のある情報を伏せることです。たとえば、参加者は誰が実薬治療を受け、誰がプラセボを受けたのかを知らない場合があります。この情報が試験参加者に公開されると、患者はより大きなプラセボ効果を受ける可能性があり、研究者は実験が期待に沿うように影響を与える可能性があり (観察者効果)、評価者は確証バイアスの影響を受ける可能性があります。被験者、研究者、技術者、データ アナリスト、評価者など、実験の参加者全員に盲検化を課すことができます。場合によっては、盲検化を達成するために偽手術が必要になることがあります。

実験の過程で、参加者が推測したり、隠されていた情報を入手したりすると、盲検化が解除されます。研究の終了前に盲検化を解除すると、盲検化によって排除されたバイアスが再導入されるため、実験エラーの原因となります。盲検化解除は盲検実験では一般的であり、測定して報告する必要があります。メタ研究により、薬理試験では盲検化解除のレベルが高いことが明らかになっています。特に、抗うつ薬の試験では盲検化が不十分です。報告ガイドラインでは、すべての研究で盲検化解除を評価して報告することを推奨しています。実際には、盲検化解除を評価する研究はほとんどありません。^[3]

盲検化は科学的方法の重要なツールであり、多くの研究分野で使用されています。医学などの一部の分野では、盲検化は不可欠であると考えられています。^[4]臨床研究では、盲検化されていない試験はオープン試験と呼ばれます。

• 偽陽性と偽陰性
• 計画された実験
• 変数を制御する
• ジェームズ・リンドは、最初の臨床試験と言われる制御された実験を使用して壊血病を治癒しました。^{[5] [6]}
• 待機リスト制御グループ

• 「コントロール」 ブリタニカ百科事典第7巻（第11版）。1911年。