* 直感またはハンチ： 科学データは、感情や個人的な意見ではなく、客観的かつ証拠に基づいている必要があります。
* 逸話的な証拠： これは、個人的な物語や孤立した例に依存することを意味します。これらは興味深いものですが、データを収集する信頼できる方法ではありません。
* 既存のデータの操作による： 科学者は、彼らのデータに対して正直で透明でなければなりません。データの製造または変更は非倫理的であり、科学的プロセス全体を損ないます。
* 権威者のみに依存すること： たとえ専門家が何かを言ったとしても、それは証拠によってバックアップされ、精査の対象となる必要があります。科学は、盲目的な信仰ではなく、質問とテストに依存しています。
* 希望に満ちた思考または確認バイアス： 科学者は客観性を努力し、既存の信念を確認する証拠のみを求めることを避けます。
代わりに、科学者はこれらの方法に依存してデータを収集します：
* 実験： 仮説をテストするための慎重に制御された手順。
* 観測： 自然現象または制御された設定からのデータの記録。
* 調査： アンケートを通じて情報を収集します。
* インタビュー： 個人からの詳細情報を収集します。
* モデリング： コンピューターシミュレーションを使用して理論をテストするか、予測します。
* データマイニング： 大きなデータセットを分析して、パターンと関係を見つける。
重要なポイントは、科学データが信頼性が高く、客観的で検証可能でなければならないことです 。
