샘플링 오류 : 이것은 실험의 참가자 샘플이 실험이 일반화하려는 더 큰 모집단을 대표하지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 실험이 대학생과 함께 수행되는 경우 결과는 전체 성인 인구에게 적용되지 않을 수 있습니다.
비 랜덤 과제 : 이것은 참가자가 다른 치료 조건에 무작위로 할당되지 않은 경우에 발생합니다. 한 조건의 참가자는 결과에 영향을 줄 수있는 특정 특성을 가질 가능성이 높기 때문에 편견으로 이어질 수 있습니다.
측정 오류 : 이는 측정되는 변수가 정확하거나 안정적으로 측정되지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 참가자가 자신의 행동을 자체보고하도록 요청 받으면 자신의 행동을 정확하게 기억하거나보고하지 않을 수 있습니다.
혼란 변수 : 이들은 실험에서 제어되지 않지만 결과에 영향을 줄 수있는 변수입니다. 예를 들어, 실험이 시끄러운 환경에서 수행되는 경우 참가자의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
연구원 편견 : 이것은 실험에 대한 연구원의 기대 또는 신념이 결과에 영향을 줄 때 발생합니다. 예를 들어, 연구원은 데이터가 실제로 지원하지 않더라도 가설을 지원하는 방식으로 결과를 해석 할 수 있습니다.
데이터 조작 : 의도적이거나 의도하지 않은 변경, 제작 또는 데이터의 누락 또는 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다.
복제 부족 : 결과를 확인하고 검증하기 위해 실험을 복제하지 않으면 잘못된 양성 또는 오해의 소지가있는 결론을 높일 수 있습니다.
윤리적 문제 : 참가자로부터 사전 동의를 얻지 못하거나 개인 정보를 보호하지 않는 등 실험 수행에있어 윤리 지침을 무시하거나 위반하여 연구의 무결성을 훼손 할 수 있습니다.
실험을 신중하게 설계하고 잠재적 오류를 제어함으로써 연구자들은 실험 결과가 유효하고 신뢰할 수 있도록하는 데 도움이 될 수 있습니다.
