Un equipo de control es una parte estadísticamente considerable de individuos en un experimento protegidos de la exposición a variables. En un estudio de medicación farmacéutica, por ejemplo, el equipo de control obtiene una pastilla de azúcar, que no tiene ningún impacto en el organismo. Aprendamos más sobre el grupo de control negativo.
Dado que existe un gran margen de error dentro de la técnica clínica, tener un equipo de control presente es crucial para un análisis exacto. Una fuente habitual de error dentro de la prueba y el error es la predisposición a la verificación.
El sesgo de confirmación es la propensión de los experimentadores a dar un peso excesivo al resultado esperado al medir los resultados, lo que lleva a resultados poco fiables.
Esto podría llevarlo a preguntarse, ¿cómo se utilizan los grupos de control en campos además de la investigación científica biológica? Y, ¿exactamente cómo la asistencia de un grupo de control combate los prejuicios?
Digamos, por el bien de un ejemplo, que un ejecutivo de marketing móvil creía que los avisos de prensa eran intrusivos y perjudiciales para los objetivos de la empresa (¡blasfemia!). Entonces, el ejecutivo decide realizar un experimento para confirmar que las alertas de prensa no aumentan la participación. Actualmente, los clientes suelen recibir tres alertas de prensa todos los días.
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¿Qué es un control negativo?
El examen establece enviar a la mitad de los clientes de la aplicación una notificación automática cada hora en la hora. La otra mitad de los clientes no recibirá ninguna notificación de prensa de ninguna manera.
Después de que la prueba se ejecuta durante treinta días, el ejecutivo evalúa los resultados y no nota ninguna mejora estadísticamente significativa en la interacción de los usuarios que recibieron notificaciones push. La información parece validar su teoría de que las notificaciones push no están completando los objetivos de la empresa.
Este ejecutivo no pudo ejecutar un grupo de control, además de correr el riesgo de prejuicios de verificación. Un grupo de control habría sido un sector de clientes que no experimentaría ni un aumento en las alertas de prensa ni la suspensión completa de las alertas push.
El equipo de control se habría quedado para obtener alertas automáticas al precio típico de tres por día. Contrastar los resultados del examen con este continuo habría resaltado la verdadera influencia de detener una campaña de avisos automáticos.
Ejemplo científico sobre control negativo
Para los investigadores, los buenos controles son valiosos porque nos permiten asegurarnos de que nuestra configuración experimental funciona correctamente. Por ejemplo, espere evaluar con precisión qué tan bien funciona un medicamento nuevo y haya realizado una prueba de laboratorio de investigación para hacerlo. Comprobamos el medicamento y funciona, pero ¿ha funcionado tan bien y debería? El único método del que estar seguro es compararlo con un medicamento adicional (el control positivo) que sabemos que funciona bien. La medicación de control favorable también es útil, ya que nos informa que nuestro equipo experimental está funcionando con eficacia. Si el medicamento nuevo no funciona, podemos descartar un problema con nuestras herramientas al revelar los trabajos de control de medicamentos favorables.
El “control negativo” establece lo que en algunos casos llamamos el “estándar”. Supongamos que estamos probando un nuevo medicamento para matar microorganismos (un antibiótico) y hacemos esto. Es más probable que contemos la cantidad de gérmenes vivos en un tubo después de agregar el medicamento. Podríamos establecer un experimento con tres tubos.
Un tubo puede incluir el medicamento que pretendemos probar.
El segundo tubo, sin duda, incluiría nuestro control positivo (una droga diversa que entendemos matará a los microorganismos).
- El último tubo es nuestro control negativo: tiene un medicamento que sabemos que no tiene ningún impacto sobre los microorganismos. Esto nos dice cuántas bacterias indudablemente estarían vivas si no elimináramos ninguna de ellas.
- Si el nuevo medicamento está funcionando, es necesario que queden menos células vivas en el primer tubo que en el último y, preferiblemente, la variedad de células aún activas (si las hay) debe coincidir en el primer y segundo tubo.
Grupos de control en pruebas multivariantes
Instancia de examen de grupo de control multivariante que prueba diferentes tiempos de distribución, así como visuales, teléfono móvil amarillo
Es genial cuando una prueba A / B expone una llamada a la acción de mucho mejor rendimiento, pero suponga que tiene la intención de evaluar varias variables para identificar la combinación de actividades más efectiva.
Para identificar qué variable puede haber creado un aumento en el éxito, separar varias variables en numerosas variantes es un mayor grado de detección A / B, donde entran en juego las pruebas multivariadas.
Se analizan numerosas variables dentro de muchas combinaciones o variantes del experimento en cuestión al ejecutar pruebas multivariadas.
Por ejemplo, una empresa de medios móviles desea evaluar la notificación de prensa enriquecida con mejor conversión. Pensando en la imagen, el texto y la hora del día. Si examinaron dos variaciones de fotos, dos variaciones de copia. Y dos tiempos de entrega, realizando un examen multivariante. Podría evaluar la mejor combinación de conversión. La prueba ciertamente enviaría a cada sección de usuarios una alerta de inserción con solo una variable diferente.
En este caso, el primer segmento obtendría la imagen 1, el duplicado 1 y el tiempo de distribución 1. Luego, el segundo segmento obtendría la imagen 1, la cita 1 y el tiempo de distribución 2. Finalmente, el tercer sector ciertamente obtendría la imagen 1, copia 2, tiempo de envío 1. Y más hasta que se hayan examinado todas las combinaciones posibles.
Los exámenes multivariados reducen eficazmente la mejor combinación posible de variables. Sin embargo, solo en condiciones ideales. Además, para asegurar que los resultados sean estadísticamente sustanciales. El tamaño de la población debe ser lo suficientemente masivo para que cada combinación examinada llegue a un número confiable de clientes.2 Una preocupación más es el tamaño de la experimentación, ya que no se puede anticipar ejecutar una prueba por solo un día y obtener datos procesables.
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