この問題は、過度に深刻に考える必要性は乏しい。どこまでの論理の飛躍を認めるかについては「研究者のタイプ論」から説明されることもある。研究者のタイプはしばし(呼び方は別として)「先頭突撃型」と「地固め型」に分類され、前者の場合は文字どおり、多少乱雑かもしれない実験や推論をする反面、重要な発見をする。逆に地固め型は過去の研究の“粗”の部分を補正する。この論理の飛躍に関しては、「論文として世に出す価値を認めるか否か」に話を限局すれば節度の問題となっていて、ピア・レビューの過程で、前例やその報告の面白さなどを踏まえながら決まっていくものである。ピア・レビューで出来ることは、せいぜいその程度のことであり過度な期待はいけない。この時点におけるレフェリーとの応酬に勝つためには当然、過去の論文を多く読みその論法を見ておく必要がある。また粗がある議論があって、それを部分的にでも修正することができるのならば(それを論理的に立証できる限り)それは論文を書くチャンスである。実験のデザインと統計学的視点.科学的な実験においては、実験のデザインが重要である。実験のデザインというのは、ここでは、それぞれのグループにおいて、得られた結果をうち、「どのような測定手段」の部分については、測定原理や概念操作化それぞれの専門分野で考えられる分野個別的な問題であり、本記事のスコープから外れるため説明の対象外とする。但し、「同じ」ものを測る代替手段がいくつか存在する場合にはいくつかの測定手法を並行して用いることが望ましい等といった基本原則は存在する。それ以外は、統計的な観点を濃厚に含む。意味のある統計手段を行使するためには、少なくとも以下が必要である本節では、まず、「実験デザインの例」を例示した上で、上記それぞれの観点について簡単に説明する。実験デザインの例.論文においては本来このような実験条件の振り方キザみ方や、実験データの解析/処理の仕方を(専ら統計的な観点から)が読者にわかるように情報提供が行われなければならない。以下、「実験のデザイン」の典型的な例を挙げて例解する。適切なグループ分けの設定.科学的な実験においては、被験者や、測定サンプルを適切なグループにグループ分けし、グループ内での差とグループ間での差異を検討する必要がある。