لا، وجود العينة الضابطة في البحث التجريبي أمر ضروري للغاية ويحدث فرقًا هائلاً في صحة ودقة النتائج.
لماذا؟
لتمييز تأثير المتغير المستقل:
في البحث التجريبي، نريد دراسة تأثير متغير مستقل محدد على متغير تابع.
المجموعة الضابطة لا تتعرض لهذا المتغير المستقل.
من خلال مقارنة نتائج المجموعة التجريبية (التي تعرضت للمتغير المستقل) مع المجموعة الضابطة (التي لم تتعرض له)، يمكننا عزل تأثير هذا المتغير المستقل على المتغير التابع.
بدون العينة الضابطة، لا يمكننا التأكد من أن أي تغيير في المتغير التابع ناتج عن المتغير المستقل فقط، وليس عن متغيرات أخرى قد تكون موجودة في التجربة.
للتحكم في المتغيرات الخارجية:
المتغيرات الخارجية هي عوامل قد تؤثر على المتغير التابع دون أن تكون هي نفسها موضع الدراسة.
من الصعب القضاء على جميع المتغيرات الخارجية، لكن وجود العينة الضابطة يساعد في التحكم في تأثيرها.
من خلال مطابقة المجموعتين التجريبية والضابطة قدر الإمكان في جميع الخصائص ما عدا المتغير المستقل، يمكننا تقليل تأثير المتغيرات الخارجية على النتائج.
لزيادة مصداقية البحث:
وجود العينة الضابطة يجعل البحث أكثر مصداقية.
يُظهر للباحثين الآخرين أنك سيطرت على العوامل التي قد تؤثر على النتائج، مما يزيد من ثقة
باختصار، وجود العينة الضابطة ضروري لضمان صحة ودقة نتائج البحث التجريبي.
مثال:
لنفترض أنك تريد دراسة تأثير دواء جديد على ضغط الدم.
المجموعة التجريبية ستتلقى الدواء الجديد، بينما المجموعة الضابطة ستتلقى دواءً وهميًا (placebo).
بمقارنة انخفاض ضغط الدم في المجموعتين، يمكنك تحديد ما إذا كان الدواء الجديد فعّالاً في خفض ضغط الدم.
بدون العينة الضابطة،
لا يمكنك التأكد من أن انخفاض ضغط الدم في المجموعة التجريبية ناتج عن الدواء الجديد
وليس عن تأثير نفسي (مثل التأثير الوهمي) أو عن عوامل أخرى.