Experimentální kontroly se používají ve vědeckých experimentech, aby se zabránilo jiným faktorům než těm, které jsou zkoumány, ovlivnit výsledek.
Kontroly jsou nutné k tomu, aby se vyloučilo alternativní vysvětlení experimentálních výsledků. Například předpokládejme, že výzkumník nakrmí třicet laboratorních krys experimentálním umělým sladidlem a zjistí, že osm z nich následně zemře na dehydrataci. Základní příčinou smrti by mohlo být samotné sladidlo nebo něco nesouvisejícího. Možná že krysy prostě nebyly zásobeny dostatečným množstvím vody, nebo byla voda kontaminovaná a nepitná, nebo byly krysy vystaveny nějakému psychickému nebo fyziologickému stresu, který způsobil, že dostatečně nepily, nebo je nějaká nemoc dehydratovala, nebo se jejich klec udržovala příliš horká. Vyloučit každé z těchto možných vysvětlení jednotlivě by bylo časově náročné a obtížné. Místo toho může výzkumník použít experimentální kontrolu a rozdělit krysy do dvou skupin: do jedné skupiny, která sladidlo obdrží, a do druhé, která ne. Obě skupiny jsou drženy v jinak identických podmínkách a obě skupiny jsou sledovány stejným způsobem. Jakýkoli rozdíl v nemocnosti mezi oběma skupinami lze připsat samotnému sladidlu – a žádnému jinému faktoru – s mnohem větší jistotou.
V tomto příkladu, a v lékařských pokusech obecně, přichází experimentální kontrola ve formě kontrolní skupiny, skupiny, která je pozorována za běžných podmínek, zatímco jiná skupina je podrobena zkoumané léčbě (nebo jinému faktoru). Údaje z kontrolní skupiny jsou výchozím stavem, podle kterého musí být měřeny všechny ostatní experimentální výsledky.
V jiných případech se experimentální kontrola používá, aby se zabránilo tomu, že účinky jedné proměnné budou přehlušeny známými, většími účinky jiných proměnných. Předpokládejme například, že program, který rozdává dětem ve stanicích metra knihy zdarma, chce měřit vliv programu na standardizované výsledky testů. Výzkumníci však chápou, že na standardizované výsledky testů má pravděpodobně mnohem větší vliv mnoho jiných faktorů než knihy zdarma: například příjem domácnosti a rozsah vzdělání rodičů. Ve vědecké hantýrce se tyto proměnné nazývají matoucí. V tomto případě mohou výzkumníci buď použít kontrolní skupinu, nebo použít statistické techniky ke kontrole ostatních proměnných.