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針對上述的每個問題都有許多不同答案。有些答案基於錯誤的方法論而產生的錯誤研究結論。有些答案則正確無疑，那是因為採取了準確的科學方法。

本章將會展示3個理解科學發現和如何證實其真偽的重要方面。

1.那些依靠來自科學事實的相關性研究很少會產生錯誤——即使那種相關性來自於非常複雜的“控制”了多項變數的分析——“多元迴歸分析”。

2.那些對比某兩種療法（或其他事物）的實驗，如果人（或其他實驗物件）是隨機分配的，通常比基於多元迴歸分析的研究更有說服力。

3.因為涉及人類行為的假設通常會出差錯，因此有必要在任何可能情況下進行實驗以驗證那些有關重要行為的假設。

多元迴歸分析

本章開頭的所有問題都是在問一些自變數或預測變數（一個輸入值或是一個推斷的原因）是否影響了一些因變數或結果變數（一個輸出值或一個效果）。實驗能控制自變數；而相關性分析只能測量自變數。

一個可用於相關性分析的工具是多元迴歸分析，在這個分析中，多元自變數彼此間同時具有聯絡（或者是有序列上的聯絡，當然這裡我們不探討多元迴歸分析的多樣性），並且與因變數之間也具有聯絡[1]。相關的預測變數和其他被當作控制變數的自變數一起被檢驗。檢驗的目的是為了證明變數A影響了變數B，而除A之外的其他任何變數都不會產生這種效果。這就是說，A與B兩者之間的關係會始終存在，即便那些控制變數對因變數的效果也被考慮在內。

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