Error de muestreo: Esto ocurre cuando la muestra de participantes en el experimento no es representativa de la población más grande a la que se intenta generalizar el experimento. Por ejemplo, si el experimento se realiza sólo con estudiantes universitarios, es posible que los resultados no sean aplicables a toda la población adulta.
Asignación no aleatoria: Esto ocurre cuando los participantes no son asignados aleatoriamente a diferentes condiciones de tratamiento. Esto puede generar sesgos, ya que es más probable que los participantes en una condición tengan ciertas características que podrían influir en los resultados.
Error de medición: Esto ocurre cuando las variables que se miden no se miden de manera precisa o confiable. Por ejemplo, si se pide a los participantes que informen sobre su comportamiento, es posible que no puedan recordar o informar con precisión sus acciones.
Variables de confusión: Se trata de variables que no se controlan en el experimento, pero que podrían influir en los resultados. Por ejemplo, si el experimento se lleva a cabo en un ambiente ruidoso, esto podría afectar el desempeño de los participantes.
Sesgo del investigador: Esto ocurre cuando las expectativas o creencias del investigador sobre el experimento influyen en los resultados. Por ejemplo, el investigador puede interpretar los resultados de una manera que respalde su hipótesis, incluso si los datos en realidad no la respaldan.
Manipulación de datos: Alteración, fabricación u omisión intencional o no intencional de datos que pueden conducir a resultados engañosos o inexactos.
Falta de replicación: No replicar un experimento para verificar y validar los hallazgos, lo que puede aumentar la probabilidad de falsos positivos o conclusiones engañosas.
Cuestiones éticas: Ignorar o violar pautas éticas al realizar el experimento, como no obtener el consentimiento informado de los participantes o no proteger su privacidad, lo que puede socavar la integridad de la investigación.
Al diseñar cuidadosamente el experimento y controlar los posibles errores, los investigadores pueden ayudar a garantizar que los resultados de su experimento sean válidos y confiables.
