La incertidumbre y el error
Los datos científicos y los procesos están sujetos a una variedad de fuentes de error. Por ejemplo, los resultados de laboratorio y los datos de los cuestionarios están sujetos a errores de medición, y la interpretación de las evidencias por los observadores humanos están sujetos a parcialidades potenciales. Una tarea clave para el investigador científico que diseña y lleva a cabo un estudio científico, así como para el analista que aplica un método científico para llevar a cabo un análisis particular, es identificar muchas fuentes de error posible, para controlar o eliminar el mayor número posible, y estimar la magnitud de los errores restantes para que las conclusiones del estudio sean válidos. Los datos numéricos reportados en un artículo científico no sólo incluyen un solo valor (estimación puntual), sino también un rango de valores posibles (por ejemplo, un intervalo de confianza, o intervalo de incertidumbre).
