- 最初に掲げた理念と実際の目標がずれている。
- 先行研究を充分に調べない。
- 対照群を用意しない。
- 都合の良いデータだけ採る。
- 客観的に測定できるデータなのに主観的な指標で測る。
- アンケートの質問項目がMECEになっていない。
- 採ったデータを統計的に処理せず、生のまま見て判断する。
- 実験計画に不備が有るのに断定的な結論を出す。
- 明らかになった問題点を次に活かさない。← new 2014年9月25日
うわぁ、学生時代に教授に口を酸っぱくして言われてた事だ。
あの頃は「なんだよー、面倒臭いなー」と思ってましたが、
今になってヒシヒシと分かる親心。
どんな実験をすれば、そこから意味のある結論を導き出せるのか。
これ、一見簡単なようでいて、実は結構奥深いものがあります。
科学の歴史でも、そのノウハウが公にされてからまだ日が浅いそうです。
最近、統計学が一大ブームになりましたが、
実験計画法（design of experiments）も
同じくらい注目されて良いんじゃないかな。
（単なる統計学の一部門としてではなく。）
関連書籍
『統計学を拓いた異才たち——経験則から科学へ進展した一世紀』
デイヴィッド・サルツブルグ（著）、竹内惠行、熊谷悦生（訳）
日本経済新聞社、2006
一番最初の「紅茶の違いのわかる婦人」という章に
実験計画法の誕生秘話が書かれています。
統計学を習った時、やたら人名が出てくるなーと思ってましたが、
まさかこれほど強烈な奇人たちが打ち立てた学問分野だったとは。
人物伝としても面白い本でした。
過去の関連記事（2014年9月27日追記）