Чтобы избежать типичных ошибок при проверке научных гипотез, можно следовать некоторым рекомендациям:

• Предварительно планировать исследование. 1 Формулировать гипотезы до сбора данных, а не после наблюдения результатов. 1 Проводить расчёт необходимого размера выборки до начала исследования. 1 Определять критерии включения/исключения данных заранее, чтобы избежать субъективности. 1
• Корректно собирать и подготавливать данные. 1 Обеспечивать случайность и репрезентативность выборки, минимизировать пропущенные значения и выбросы, документировать все преобразования данных. 1 При возможности использовать слепой метод, чтобы избежать систематических смещений. 1
• Грамотно проводить анализ. 1 Учитывать множественные сравнения и корректировать уровень значимости при необходимости. 1 Использовать методы рандомизации и бутстрэпинга для повышения устойчивости выводов. 1 Проводить анализ чувствительности для оценки устойчивости результатов к изменениям в данных или методах анализа. 1
• Проводить прозрачную отчётность и интерпретацию. 1 Сообщать точные p-значения, представлять доверительные интервалы наряду с точечными оценками, публиковать «отрицательные» результаты. 1 Открыто признавать ограничения исследования и потенциальные источники ошибок. 1
• Учитывать проблему «p-хакинга». 1 Это манипулирование данными или анализом для получения статистически значимых результатов. 1 Для борьбы с этой практикой рекомендуется использовать скорректированные p-значения, регистрировать исследования и прозрачно представлять все проведённые анализы, включая «отрицательные» результаты. 1

Если возникают трудности при формулировке гипотезы или её проверке, важно вовремя обратиться за экспертной помощью. 2