Introducción
En un estudio científico, se utiliza un grupo de control para establecer una relación de causa y efecto aislando el efecto de una variable independiente.
Los investigadores cambian la variable independiente en el grupo de tratamiento y la mantienen constante en el grupo de control. Luego comparan los resultados de estos grupos.
Usar un grupo de control significa que cualquier cambio en la variable dependiente se puede atribuir a la variable independiente.
Desarrollo del tema
Grupos de control en experimentos
Los grupos de control son esenciales para el diseño experimental. Cuando los investigadores están interesados ??en el impacto de un nuevo tratamiento, dividen aleatoriamente a los participantes del estudio en al menos dos grupos:
- El grupo de tratamiento (también llamado grupo experimental ) recibe el tratamiento cuyo efecto le interesa al investigador.
- El grupo de control no recibe tratamiento, recibe un tratamiento estándar cuyo efecto ya se conoce o un placebo (un tratamiento falso).
El tratamiento es cualquier variable independiente manipulada por los experimentadores, y su forma exacta depende del tipo de investigación que se esté realizando. En un ensayo médico, podría tratarse de un nuevo fármaco o terapia. En los estudios de políticas públicas, podría ser una nueva política social que unos reciben y otros no.
En un experimento bien diseñado, todas las variables, excepto el tratamiento, deben mantenerse constantes entre los dos grupos. Esto significa que los investigadores pueden medir correctamente todo el efecto del tratamiento sin la interferencia de variables de confusión.
| Ejemplo de un grupo de control – Te interesa saber si los estudiantes universitarios se desempeñan mejor en la escuela si se les paga por su desempeño. Para probar esto, divide a varios estudiantes en grupos de control y de tratamiento. – Pagas a los estudiantes en el grupo de tratamiento por lograr altas calificaciones. – Los estudiantes del grupo de control no reciben dinero. Al comparar el cambio promedio en sus calificaciones durante el año, puede averiguar si los incentivos monetarios mejoran el rendimiento escolar. |
Los estudios también pueden incluir más de un grupo de tratamiento o control. Es posible que los investigadores deseen examinar el impacto de múltiples tratamientos a la vez o comparar un nuevo tratamiento con varias alternativas actualmente disponibles.
| Ejemplo de múltiples grupos de control Has desarrollado una nueva píldora para tratar la presión arterial alta. Para probar su eficacia, realizamos un experimento con un tratamiento y dos grupos de control. – El grupo de tratamiento recibe la nueva píldora – El grupo de control 1 recibe una pastilla de azúcar de aspecto idéntico (un placebo) – El grupo de control 2 obtiene una píldora ya aprobada para tratar la presión arterial alta Dado que la única variable que difiere entre los tres grupos es el tipo de píldora, cualquier diferencia en la presión arterial promedio entre los tres grupos puede atribuirse al tipo de píldora que recibieron. – La diferencia entre el grupo de tratamiento y el grupo de control 1 demuestra la eficacia de la píldora en comparación con ningún tratamiento. – La diferencia entre el grupo de tratamiento y el grupo de control 2 muestra si la nueva píldora mejora los tratamientos ya disponibles en el mercado. |
Grupos de control en la investigación no experimental
Aunque los grupos de control son más comunes en la investigación experimental, también pueden usarse en otros tipos de investigación. Los investigadores generalmente confían en grupos de control no experimentales en dos casos: diseño cuasi-experimental o emparejamiento.
Grupos de control en diseño cuasi-experimental
Mientras que los experimentos verdaderos se basan en la asignación aleatoria a los grupos de tratamiento o de control, el diseño cuasi-experimental utiliza algún criterio distinto de la aleatorización para asignar a las personas.
A menudo, estas asignaciones no están controladas por los investigadores, sino que son grupos preexistentes que han recibido tratamientos diferentes. Por ejemplo, los investigadores podrían estudiar los efectos de un nuevo método de enseñanza que se aplicó en algunas clases de una escuela pero no en otras, o estudiar el impacto de una nueva política que se implementa en un estado pero no en el estado vecino.
En estos casos, las clases que no utilizaron el nuevo método de enseñanza, o el estado que no implementó la nueva política, es el grupo de control.
Grupos de control en diseño coincidente
En la investigación correlacional, el emparejamiento representa una posible opción alternativa cuando no se pueden utilizar diseños verdaderos o cuasi-experimentales. En los diseños de emparejamiento, el investigador empareja a los individuos que recibieron el “tratamiento”, o la variable independiente en estudio, con otros que no lo recibieron: el grupo de control.
Cada miembro del grupo de tratamiento tiene así una contraparte en el grupo de control idéntica en todos los aspectos posibles fuera del tratamiento. Esto asegura que el tratamiento sea la única fuente de posibles diferencias en los resultados entre los dos grupos.
| Ejemplo de un grupo de control emparejado Te interesa saber si fumar cigarrillos electrónicos puede causar cáncer de pulmón. Aquí, el «tratamiento» es si alguien ha fumado o no cigarrillos electrónicos. No puede simplemente comparar las tasas de cáncer de quienes fumaron cigarrillos electrónicos con las de quienes no lo hicieron; lo más probable es que los dos grupos difieran en formas que podrían afectar sus tasas de cáncer. En su lugar, puedes crear un grupo de control emparejando a las personas que no fuman con las que sí lo hacen (el grupo de tratamiento) por edad, sexo, dieta, nivel de ejercicio, etc., asegurándose de que la única diferencia entre los dos grupos, y por lo tanto, la única variable que podría causar diferencias en sus tasas de cáncer de pulmón es el uso de cigarrillos electrónicos. |
Importancia de los grupos de control
Los grupos de control ayudan a garantizar la validez interna de la investigación. Es posible que veas una diferencia con el tiempo en la variable dependiente en el grupo de tratamiento. Sin embargo, sin un grupo de control, es difícil saber si el cambio ha surgido del tratamiento. Es posible que el cambio se deba a algunas otras variables.
Si usas un grupo de control que es idéntico en todos los demás aspectos al grupo de tratamiento, sabes que el tratamiento, la única diferencia entre los dos grupos, debe ser lo que ha causado el cambio.
Por ejemplo, las personas a menudo se recuperan de enfermedades o lesiones con el tiempo, independientemente de si han recibido un tratamiento eficaz o no. Por lo tanto, sin un grupo de control, es difícil determinar si las mejoras en las condiciones médicas provienen de un tratamiento o simplemente de la progresión natural del tiempo.
Riesgos de grupos de control no válidos
Si el grupo de control difiere del grupo de tratamiento en formas que tú no has tenido en cuenta, los resultados pueden reflejar la interferencia de las variables de confusión en lugar de la variable independiente.
| Ejemplo de un grupo de control no válido Mientras analizas la investigación sobre los cigarrillos electrónicos, te das cuenta de que olvidaste controlar los antecedentes familiares de tabaquismo, lo que probablemente difiera entre los grupos de control y de tratamiento, ya que las personas cuyos padres fuman tienen más probabilidades de hacerlo. Dado que las personas que provienen de una familia de fumadores tienen más probabilidades de estar expuestas al humo de segunda mano, una causa conocida de cáncer, es posible que se presenten tasas más altas entre las personas del grupo de tratamiento, pero no puedes saber con certeza si esta diferencia se debe a el uso de cigarrillos electrónicos. |
Minimizar este riesgo
Algunos métodos pueden ayudar a minimizar el riesgo de los grupos de control no válidos.
- Asegúrate de que se tenga en cuenta todas las posibles variables de confusión, preferiblemente a través de un diseño experimental si es posible, ya que es difícil controlar todos los posibles factores de confusión fuera de un entorno experimental.
- Usar doble ciego. Esto evitará que los miembros de cada grupo modifiquen su comportamiento en función de si fueron colocados en el grupo de tratamiento o de control, lo que podría conducir a resultados sesgados.
- Asigna aleatoriamente a tus sujetos en grupos de control y tratamiento. Este método te permitirá no solo minimizar las diferencias entre los dos grupos en las variables de confusión que puede observar directamente, sino también aquellas que no puede observar.
Conclusión
Una vez abordado el tópico en cuestión, es importante recordar que un grupo de control se utiliza en un experimento como punto de comparación. Al tener un grupo que no recibe ningún tipo de tratamiento, los investigadores pueden aislar mejor si el tratamiento experimental afectó o no a los sujetos que lo recibieron. Los participantes en un experimento no saben si están en el grupo de control o en el grupo experimental. Los miembros del grupo de control a menudo reciben placebos . Esto permite a los investigadores identificar con mayor precisión la eficacia de lo que se está estudiando.
Fuentes consultadas
- Thomas, L. (2020, julio 3). Control groups and treatment groups. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/control-group/
- White, M. G. (n.d.). Examples of control groups in experiments and research. Yourdictionary.com; YOURDICTIONARY. Retrieved September 9, 2022, from https://examples.yourdictionary.com/examples-of-control-groups.html