1 定义
控制实验（controlled experiment）是一种严谨的定量研究方法，研究者在实验环境受控的情况下，有目的地操纵一个或多个自变量（independent variables，IVs，例如系统特征），同时严格控制或排除其他可能影响结果的额外变量（extraneous variables，例如环境变量、个体差异），进而观察并测量这些自变量对因变量（dependent variables，DVs，例如人的绩效）产生的影响，从而确立变量之间的因果关系。用控制实验来研究人因工程的问题，即人因实验。
2 类型
随着我们对某个系统或现象的理解越来越深（理论越来越成熟），实验的目的会有以下4种不同类型：
- 探索性实验（what-if实验）： 改变自变量来看因变量有何变化，明确如果我这么做会发生什么？也就是进行系统摸底，探索变量间的联系。
- 实证建模实验 / 参数估计实验（包括部分基线校准测试和心理物理实验） ：已知自变量与因变量之间存在一定的关联，实验的目的是通过精细操纵自变量的梯度变化，来精确测量因变量的响应规律，旨在拟合出准确的数学模型（如对人行为的预测模型）或标定系统的特定边界数值（如某种感知的绝对阈限）。
- 验证性实验： 有一个需要验证的理论或主导假设（例如对比研究者提出的界面设计方案与现有基准界面），实验的目的是提供证据来支持或拒绝这一理论或假设。不过，风险是即使数据支持了该理论，也不能排除其他未知理论同样能解释该数据的可能性。
- 批判性实验：有多个相互竞争的理论，实验的目的是对这些理论进行区分或证伪。批判性实验体现了波普尔所强调的“可证伪性”（falsifiability）：理论必须提出可能被经验结果否定的预测。
科学哲学家卡尔·波普尔在其1934年出版的论著《科学发现的逻辑》（The Logic of Scientific Discovery）中提出。波普尔指出，如果一个理论或假说可以在经实证检验后，被发现逻辑上与实证检验结果存在相抵触之处，它即是可被证伪的（或可被反驳的）（或理论的结论有逻辑上的反例存在）wikipedia
3 操作要点 / 核心特征
- 自变量操纵（manipulation of IVs）： 根据研究问题，研究者主动设定实验的不同条件或水平（例如：不同透明度等级的AI辅助界面）。
- 严格控制额外变量（Control of confounding variables）： 采用实验设计或统计控制等手段，消除可能引起因变量变化的非目标因素（如环境噪音、光线、任务难度基线）。
- 随机分配（Random Assignment）： 如果讨论狭义或严格的“真实验”（与之相对的是准实验，quasi-experiment），需要将参与者完全随机地分配到不同的实验组或控制组，以消除个体差异（如先验经验、性格特征）带来的系统性误差。