Чтобы избежать предвзятости при анализе научных данных, можно использовать следующие стратегии:

• Осознанность и рефлексивность. 1 Исследователи должны осознавать свои собственные предубеждения и предвзятость. 1 Важно развивать в себе открытость и беспристрастность. 1
• Чёткие вопросы и задачи исследования. 1 Это поможет сосредоточиться на сборе релевантных и объективных данных для решения конкретных задач, а не на поиске доказательств, подтверждающих предвзятые мнения. 1
• Надежный дизайн исследования. 1 Следует использовать строгие методы разработки дизайна исследования, минимизирующие предвзятость. 1 Например, рандомизацию, ослепление и контрольные группы. 1
• Предварительная регистрация. 1 Протоколы исследований, включая гипотезы, дизайн исследования и планы анализа, следует регистрировать до начала сбора данных. 1 Это позволит предотвратить изменения и анализ данных, которые могут внести погрешность. 1
• Репликация и верификация. 1 Следует поощрять проведение повторных исследований для независимой проверки полученных результатов. 1 Повторные исследования помогают уменьшить предвзятость, обеспечивая согласованность результатов, полученных различными исследователями, условиями и методиками. 1
• Этические соображения. 1 Следует соблюдать этические принципы, такие как информированное согласие, конфиденциальность и избежание конфликта интересов. 1

Также для объективного анализа необходимо рассматривать все доступные данные без предвзятости. 2