Errore di campionamento: Ciò si verifica quando il campione di partecipanti all'esperimento non è rappresentativo della popolazione più ampia a cui l'esperimento sta cercando di generalizzare. Ad esempio, se l’esperimento viene condotto solo con studenti universitari, i risultati potrebbero non essere applicabili all’intera popolazione adulta.
Assegnazione non casuale: Ciò si verifica quando i partecipanti non vengono assegnati in modo casuale a diverse condizioni di trattamento. Ciò può portare a distorsioni, poiché i partecipanti in una condizione potrebbero avere maggiori probabilità di avere determinate caratteristiche che potrebbero influenzare i risultati.
Errore di misurazione: Ciò si verifica quando le variabili misurate non vengono misurate in modo accurato o affidabile. Ad esempio, se ai partecipanti viene chiesto di autodenunciare il proprio comportamento, potrebbero non essere in grado di ricordare o riferire accuratamente le proprie azioni.
Variabili confondenti: Si tratta di variabili che non vengono controllate nell'esperimento, ma che potrebbero influenzare i risultati. Ad esempio, se l'esperimento viene condotto in un ambiente rumoroso, ciò potrebbe influire sulle prestazioni dei partecipanti.
Pregiudizio del ricercatore: Ciò si verifica quando le aspettative o le convinzioni del ricercatore riguardo all'esperimento influenzano i risultati. Ad esempio, il ricercatore può interpretare i risultati in un modo che supporti la sua ipotesi, anche se i dati in realtà non la supportano.
Manipolazione dei dati: Alterazione, fabbricazione o omissione intenzionale o non intenzionale di dati che possono portare a risultati fuorvianti o imprecisi.
Mancanza di replica: Mancata replica di un esperimento per verificare e convalidare i risultati, che può aumentare la probabilità di falsi positivi o conclusioni fuorvianti.
Problemi etici: Ignorare o violare le linee guida etiche nella conduzione dell'esperimento, come non ottenere il consenso informato dei partecipanti o non proteggere la loro privacy, che può compromettere l'integrità della ricerca.
Progettando attentamente l'esperimento e controllando eventuali errori, i ricercatori possono contribuire a garantire che i risultati del loro esperimento siano validi e affidabili.
