実験のさまざまな側面に「適切」が適用される方法は次のとおりです。
* サンプルサイズ： サンプルサイズは、勉強している母集団を表現し、グループ間の違いを検出するのに十分な大きさであれば十分です。
* コントロール： テストしている変数を適切に分離し、比較のためのベースラインを提供する場合、コントロールは適切です。
* 材料と機器： 材料と機器は、信頼できる結果を生み出すのに十分な品質と精度がある場合は適切です。
* データ収集： データ収集は、完全で正確で、研究の質問に関連している場合は適切です。
* データ分析： 適切な方法を使用し、仮説をサポートまたは反論する意味のある結果を生成する場合、データ分析は適切です。
妥当性の例：
* 適切なサンプルサイズ： 植物の成長に対する新しい肥料の効果を研究している場合、適切なサンプルサイズは、各治療グループ（対照と肥料）の20の植物である可能性があります。
* 適切なコントロールグループ： 血圧に対する新薬の効果を研究している場合、対照群は薬物ではなくプラセボ（不活性物質）を受け取る必要があります。
* 適切な機器： 温度を測定する場合は、較正された正確な温度計が必要です。
最終的に、「適切」と見なされるものは、特定の研究の質問とフィールドの科学的基準に依存します。 優れた科学者は、結果の妥当性に影響を与える可能性のあるすべての要因を考慮し、実験を可能な限り正確かつ信頼できるものにするよう努めます。
