Jednym z głównych problemów związanych z badaniami naukowymi jest stronniczość (świadome lub nieświadome wpływanie na badania i ich wyniki), która może sprawić, że staną się one mniej wiarygodne. stronniczość może wystąpić na wiele różnych sposobów i ważne jest, aby badacze byli ich świadomi i znaleźli sposoby na zminimalizowanie stronniczości.
Recall bias
Gdy respondenci ankiety proszeni są o odpowiedź na pytania dotyczące rzeczy, które przydarzyły im się w przeszłości, badacze muszą polegać na wspomnieniach respondentów dotyczących przeszłości. | Czy kiedykolwiek [ubiegał się Pan/ubiegała się Pani] o rentę inwalidzką z tytułu niezdolności do pracy lub o dodatek opiekuńczy?
Selection bias
Próby badawcze mogą czasami niedostatecznie reprezentować pewnych ludzi lub grupy, a nadreprezentować innych. Nazywa się to tendencyjnością doboru próby. Najlepszym sposobem wyboru osób do badań jest wykorzystanie szansy, innymi słowy, tak, aby każdy w badanej populacji miał równe szanse na bycie wybranym. Nazywa się to randomizacją, ponieważ ludzie są losowo wybierani do udziału w badaniu.
Observation bias (also known as the Hawthorne Effect)
Observation bias występuje, gdy uczestnicy badania są świadomi, że są obserwowani przez naukowców i świadomie lub nieświadomie zmieniają sposób, w jaki się zachowują lub odpowiedzi, których udzielają.
Skłonność do potwierdzania
Skłonność do potwierdzania to rodzaj tendencyjności, która może wystąpić podczas interpretacji danych z badań, kiedy badacze, świadomie lub nieświadomie, szukają w danych informacji lub wzorców, które potwierdzają ich pomysły lub opinie, które już posiadają.
Publishing bias
Badania z negatywnymi wynikami (tj. badania, w których nie znaleziono znaczących wyników) są mniej chętnie zgłaszane przez naukowców lub publikowane w czasopismach naukowych, ponieważ są postrzegane jako mniej interesujące. Te „negatywne” wyniki są tak samo ważne dla zrozumienia tematu naukowego jak znaczące wyniki, ale są mniej prawdopodobne do opublikowania. Może to zniekształcić nasze rozumienie tematu, ponieważ, na przykład, podczas przeprowadzania przeglądu lub metaanalizy nowego leku, jeśli brakuje tego typu danych, może się wydawać, że lek jest bardziej lub mniej skuteczny niż w rzeczywistości. Jest to tzw. tendencyjność wydawnicza.