Os cientistas usam grupos de controle por um motivo muito importante: para isolar o efeito da variável que estão testando.

Aqui está um colapso:

* Experimentar significa mudar algo: Quando os cientistas conduzem um experimento, eles querem ver como a mudança de uma coisa (a variável independente) afeta outra coisa (a variável dependente).
* Mas outras coisas podem estar influenciando os resultados: O problema é que muitos fatores podem influenciar o resultado. É como tentar descobrir se um novo fertilizante faz com que suas plantas cresçam melhor, mas você também mudou a quantidade de água que eles recebem!
* O grupo de controle elimina a confusão: O grupo controle não recebe o tratamento ou a mudança sendo testada. Isso permite que os cientistas comparem os resultados do grupo controle com o grupo experimental. Qualquer diferença entre os dois grupos provavelmente se deve ao fator que está sendo testado, não outra coisa.

Exemplo:

Digamos que você queira testar se um novo tipo de fertilizante faz com que as plantas cresçam mais altas. Você tem dois grupos de plantas:

* Grupo Experimental: Recebe o novo fertilizante.
* Grupo de controle: Recebe o fertilizante padrão (ou sem fertilizante).

Você mantém tudo o mesmo (luz solar, água, etc.). Se as plantas do grupo experimental crescerem mais altas que o grupo controle, você tem fortes evidências de que o novo fertilizante é responsável pela diferença.

Tecla de takeaway: Os grupos de controle ajudam os cientistas a atribuir com confiança mudanças na variável dependente à variável independente que estão testando. Elimina explicações alternativas e fortalece a validade de suas descobertas.