サンプリングエラー： これは、実験の参加者のサンプルが、実験が一般化しようとしているより大きな集団を代表していないときに発生します。たとえば、実験が大学生のみで実施されている場合、結果は成人集団全体に適用できない場合があります。
非ランダム割り当て： これは、参加者が異なる治療条件にランダムに割り当てられない場合に発生します。 1つの状態の参加者は、結果に影響を与える可能性のある特定の特性を持つ可能性が高いため、これはバイアスにつながる可能性があります。
測定エラー： これは、測定されている変数が正確または確実に測定されない場合に発生します。たとえば、参加者が行動を自己報告するように求められた場合、行動を正確に思い出したり報告したりできない場合があります。
交絡変数： これらは、実験では制御されていないが、結果に影響を与える可能性のある変数です。たとえば、実験が騒々しい環境で実施されている場合、これは参加者のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
研究者バイアス： これは、実験に関する研究者の期待または信念が結果に影響するときに発生します。たとえば、研究者は、データが実際にそれをサポートしていなくても、仮説をサポートする方法で結果を解釈する場合があります。
データ操作： 誤解を招くまたは不正確な結果につながる可能性のあるデータの意図的または意図しない変更、製造、または省略。
複製の欠如： 調査結果を検証および検証するための実験を再現しなかったため、誤検知や誤解を招く結論の可能性が高まる可能性があります。
倫理的問題： 参加者からインフォームドコンセントを取得しない、または研究の整合性を損なう可能性のあるプライバシーを保護しないなど、実験の実施において倫理的ガイドラインを無視または侵害します。
実験を慎重に設計し、潜在的なエラーを制御することにより、研究者は実験の結果が有効で信頼できることを確認するのに役立ちます。
