1. 목표를 정의하지 못하는 것. 실험을 시작하기 전에 실험의 목표 또는 목표를 명확하게 정의하는 것이 중요합니다. 이는 실험이 집중되고 결과가 연구 질문과 관련이 있는지 확인하는 데 도움이됩니다.
2. 잘못된 실험 설계 선택. 실험 설계는 실험을 수행하는 방법에 대한 계획입니다. 잘못된 실험 설계를 선택하면 결과가 편향되거나 결과를 해석하기가 어려워 질 수 있습니다.
3. 측정 오류 만들기. 결함이있는 장비 사용, 장비를 올바르게 교정하지 않거나 인간 오류와 같은 다양한 요인으로 인해 측정 오류가 발생할 수 있습니다.
4. 혼란스러운 변수를 제어하지 못하는 것. 혼란스러운 변수는 실험 결과에 영향을 줄 수 있지만 연구되지 않는 요인입니다. 예를 들어, 약물이 혈압에 미치는 영향을 테스트하고 있지만 참가자의 연령, 성별 또는 체중을 통제하지 않으면 이러한 변수에 의해 결과가 혼란 스러울 수 있습니다.
5. 잘못된 결론을 도출 : 마지막으로 과학자들은 데이터에서 잘못된 결론을 도출하여 실수를 할 수 있습니다. 바이어스, 데이터의 잘못된 해석 또는 단순히 논리적 오류가 발생하는 것과 같은 여러 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.
실수의 위험을 최소화하려면 과학자들이 잠재적 인 함정을 알고 피하기위한 조치를 취하는 것이 중요합니다. 여기에는 적절한 실험 절차에 따라 측정 할 때 신중하고 정확하며 실험 설계 및 결과에 대한 피드백을 얻기 위해 다른 과학자와 컨설팅하는 것이 포함됩니다.
