1. 효과 분리 :
* 원인과 결과 : 컨트롤은 당신이 관찰 한 변경이 실제로 조작하는 요인 (독립 변수) 또는 다른 요인 때문인지 판단하는 데 도움이됩니다.
* 예 : 식물 성장에 대한 비료의 영향을 테스트한다고 상상해보십시오. 당신은 비료 (실험 그룹)와 하나가없는 (대조군)의 두 그룹의 식물이 있습니다. 비료가있는 식물이 키가 커지면 대조군이 비교 지점을 제공하기 때문에이를 비료에 자신있게 기인 할 수 있습니다.
2. 다른 변수 배제 :
* 혼란 요인 : 실험에는 종종 여러 변수가 있습니다. 통제는 결과에 영향을 줄 수있는 이러한 "혼란스러운"변수의 영향을 배제하는 데 도움이됩니다.
* 예 : 식물 실험에서 대조군은 성장의 차이가 햇빛, 물 가용성 또는 토양 유형과 같은 요인에 기인하도록 도와줍니다.
3. 기준선 설정 :
* 정상 조건 : 제어 그룹은 "정상"또는 "표준"조건을 나타냅니다. 이를 통해 실험 그룹 이이 기준선에서 얼마나 많이 벗어나는 지 확인할 수 있습니다.
* 예 : 약물 시험에서 대조군은 위약 (가짜 치료)을받을 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 상태의 자연 진행과 비교하여 실제 약물로 인한 얼마나 많은 개선이 얼마나 개선되었는지 알 수 있습니다.
4. 신뢰성과 유효성 향상 :
* 더 강력한 결론 : 제어는 실험의 신뢰성과 유효성을 크게 증가시킵니다. 결과가 정확하고 신뢰할 수 있도록 도와줍니다.
* 예 : 대조군이 식물 실험에서 실험 그룹과 유사한 성장을 보이면, 비료가 관찰 된 차이의 원인이라는 증거를 약화시킨다.
간단히 말해서, 과학 실험에서 독립적 인 변수와 종속 변수 사이의 관계에 대한 유효하고 신뢰할 수있는 결론을 내리는 데 제어가 필수적입니다.
