Validarea experimentelor – „Controale” –
Unii oameni de știință (în special oamenii de știință implicați în științele biologice) vorbesc despre „controale pozitive” (alți oameni de știință le pot numi „referință”) sau un „standard”) și „controale negative”. Termenii nu au prea mult sens, până nu înțelegeți ce înseamnă și apoi este destul de ușor.
Exemple din viața de zi cu zi.
Controale pozitive. Ați cumpărat vreodată o mașină nouă? Ați avut mai întâi un test drive pentru a vă face o idee despre performanța mașinii? Test drive-ul vă spune standardul la care vă puteți aștepta. Când primiți mașina nouă, s-ar putea să nu fie mașina pe care ați luat-o într-un test drive, dar ar trebui să fie același model și să funcționeze în mod similar. Acum, să presupunem că veți livra noua mașină și nu se potrivește cu cea pe care ați luat-o la un test drive. Poate că nu se accelerează la fel de bine sau lipsesc unele accesorii. Puteți în mod rezonabil să vă întoarceți la showroom, să indicați deficiențele și să reparați noua mașină, să le înlocuiți sau chiar să vă cereți banii înapoi.
Test drive-ul a fost „controlul dvs. pozitiv” – a stabilit standard, ți-a arătat ce ar trebui să se întâmple. Dacă nu ai fi luat testul, s-ar putea să nu-ți dai seama că noua ta mașină era defectă. De aceea controalele pozitive sunt atât de utile – îți spun la ce să te aștepți dacă lucrurile merg bine.
Controale negative. Un control negativ este opusul unui control pozitiv. Vă spune ce ar trebui să se întâmple dacă intervenția dvs. experimentală nu face nimic. Să presupunem că ați auzit că adăugarea sfeclei rase la amestecul de tort de ciocolată îl face să aibă un gust uniform mai bine. Așa că te îndrepți spre bucătărie și gătești o prăjitură de ciocolată cu sfeclă roșie în ea și are un gust minunat! Dar, așteaptă! De unde știi că este mai bună decât prăjitura ta normală de ciocolată? Singurul mod de a testa acest lucru este să coacem o ciocolată tort folosind rețeta dvs. normală – în loc să adăugați sfeclă roșie, aveți jus nu folosiți ingredientele obișnuite. Acesta este „controlul negativ” al dvs. – stabilește standardul dacă nu faceți nimic pentru a modifica rețeta. Deci, acum puteți compara tortul îmbunătățit cu sfeclă roșie cu cel normal și puteți vedea dacă există cu adevărat o diferență.
Exemple științifice.
Pentru oamenii de știință, controalele pozitive sunt foarte utile, deoarece ne permite să fim siguri că setul nostru experimental funcționează corect. De exemplu, să presupunem că vrem să testăm cât de bine funcționează un medicament nou și am proiectat un test de laborator pentru a face acest lucru. Testăm medicamentul și funcționează, dar a funcționat la fel de bine ca ar trebui? Singurul mod de a fi sigur este să-l comparăm cu un alt medicament (controlul pozitiv) care știm că funcționează bine. Medicamentul cu control pozitiv este, de asemenea, util, deoarece ne spune că echipamentul nostru experimental funcționează corect. Dacă noul medicament nu funcționează, putem exclude o problemă cu echipamentul nostru arătând că medicamentul cu control pozitiv funcționează.
„Controlul negativ” setează ceea ce uneori numim „linia de bază”. Să presupunem că suntem t considerând un nou medicament pentru a ucide bacteriile (un antibiotic) și pentru a face acest lucru, vom număra numărul de bacterii care sunt încă vii într-o eprubetă după ce adăugăm medicamentul. Am putea organiza un experiment cu trei tuburi.
- Un tub ar putea conține medicamentul pe care dorim să îl testăm.
- Al doilea tub ar conține controlul nostru pozitiv (un medicament diferit despre care știm că vor ucide bacteriile)
- Ultimul tub este controlul nostru negativ – conține un medicament despre care știm că nu are niciun efect asupra bacteriilor. Acest lucru ne spune câte bacterii ar fi în viață dacă nu am ucide niciuna dintre ele.
Dacă noul medicament funcționează, ar trebui să rămână mai puține celule în viață în primul tub comparativ cu ultimul tub și, în mod ideal, numărul de celule încă în viață (dacă există) ar trebui să fie același în primul și al doilea tub.
Deci, „controalele” sunt importante pentru oamenii de știință, deoarece ne ajută să validăm performanța configurație experimentală și ne spune ce efecte ne putem aștepta în mod rezonabil să observăm.
Înapoi