实验设计实验组
科学实验通常包括两组：实验组和对照组。以下是对实验组的详细了解以及如何将其与实验组区分开来。
关键要点：实验组
实验组是暴露于自变量变化的一组受试者。虽然技术上可以为实验组提供单一科目，但通过增加样本量可以大大提高实验的统计有效性。
相反，除了自变量保持不变之外，对照组在各方面都与实验组相同。最好也为对照组提供大样本量。
实验可能包含多个实验组。但是，在最干净的实验中，只改变了一个变量。
实验组定义
科学实验中的实验组是进行实验程序的组。为组更改自变量，并记录因变量的响应或变化。相反，未接受治疗或其中自变量保持不变的组称为对照组。
拥有实验组和对照组的目的是要有足够的数据来合理地确定独立变量和因变量之间的关系不是偶然的。如果您只对一个受试者（有和没有治疗）或一个实验对象和一个对照受试者进行实验，您对结果的信心有限。样本量越大，结果越可能代表真实的相关性。
实验组的例子
可能会要求您在实验和对照组中识别实验组。这是一个实验的例子，以及如何区分这两个关键组。
假设你想看看营养补充剂是否有助于人们减肥。您想设计一个实验来测试效果。一个糟糕的实验是采取补充，看看你是否减肥。为什么不好？你只有一个数据点！如果你减肥，可能是由于其他一些因素。一个更好的实验（虽然仍然很糟糕）将是服用补充剂，看看你是否减肥，停止服用补充剂，看看减肥是否停止，然后再次服用，看看是否恢复减肥。在这个“实验”中，当您不服用补充剂时，您是对照组，而当您服用补充剂时，您是实验组。
出于多种原因，这是一次可怕的实验。一个问题是同一受试者被用作对照组和实验组。你不知道，当你停止服用治疗时，这是没有持久效果的。一个解决方案是设计一个真正独立的控制和实验组的实验。
如果您有一组服用补充剂的人和一组不服用补充剂的人，接受治疗的人（服用补充剂）是实验组。不接受它的是对照组。
如何辨别控制与实验组
在理想情况下，影响对照组和实验组成员的每个因素都是完全相同的，除了一个 - 自变量。在基本实验中，这可能是某件事是否存在。现在=实验;缺席=控制。
有时，它更复杂，控制是“正常的”，实验组是“不正常”。例如，如果您想了解黑暗是否对植物生长有影响。您的对照组可能是在普通白天/夜晚条件下种植的植物。你可以有几个实验组。一组植物可能会暴露在永久的日光下，而另一组可能会暴露在永恒的黑暗中。这里，变量从正常变化的任何组都是实验组。全光和全黑组都是实验组的类型。