Samplingsfel: Detta inträffar när urvalet av deltagare i experimentet inte är representativt för den större populationen som experimentet försöker generalisera till. Till exempel, om experimentet endast utförs med högskolestudenter, kanske resultaten inte är tillämpliga på hela den vuxna befolkningen.
Icke-slumpmässig tilldelning: Detta inträffar när deltagare inte slumpmässigt tilldelas olika behandlingsförhållanden. Detta kan leda till partiskhet, eftersom deltagare i ett tillstånd kan vara mer benägna att ha vissa egenskaper som kan påverka resultaten.
Mätningsfel: Detta inträffar när variablerna som mäts inte mäts exakt eller tillförlitligt. Till exempel, om deltagarna ombeds att självrapportera sitt beteende, kanske de inte kan komma ihåg eller rapportera sina handlingar korrekt.
Förväxande variabler: Detta är variabler som inte kontrolleras för i experimentet, men som kan påverka resultaten. Om experimentet till exempel utförs i en bullrig miljö kan detta påverka deltagarnas prestation.
Forskarbias: Detta inträffar när forskarens förväntningar eller övertygelser om experimentet påverkar resultaten. Till exempel kan forskaren tolka resultaten på ett sätt som stödjer deras hypotes, även om data faktiskt inte stöder det.
Datamanipulation: Avsiktlig eller oavsiktlig ändring, tillverkning eller utelämnande av data som kan leda till missvisande eller felaktiga resultat.
Brist på replikering: Underlåtenhet att replikera ett experiment för att verifiera och validera resultaten, vilket kan öka sannolikheten för falska positiva eller missvisande slutsatser.
Etiska frågor: Att ignorera eller bryta mot etiska riktlinjer vid genomförandet av experimentet, som att inte erhålla informerat samtycke från deltagarna eller att inte skydda deras integritet, vilket kan undergräva forskningens integritet.
Genom att noggrant utforma experimentet och kontrollera för potentiella fel kan forskare hjälpa till att säkerställa att resultaten av deras experiment är giltiga och tillförlitliga.
