テキサスの狙撃兵の誤謬
テキサスの狙撃兵の誤謬は、自由に処理できる大量のデータを持っている人が、そのデータの小さな部分集合のみに焦点を当てることによって生じることが多い。その部分集合内の全ての要素に何らかの共通の特性(相関を問題にする場合には共通の特性の対)を与える因子は、ほかにも存在しうる。大きなデータの中に何らかの共通の特性を持った何らかの部分集合がみられる尤度を、実際の原因以外の因子によって説明しようとするなら、その人はテキサスの狙撃兵の誤謬を犯している可能性が高い。
この誤謬は、データの収集に先立って特定の仮説を立てないことや、データが既に収集され検査された後にのみ仮説の策定を行うことが特徴である。従って、データを調べる前に問題の特定の関係を事前に予測していた場合は普通適用されない。例えば、情報を調べる前に、特定の関係をともなう特定の物理的メカニズムを念頭に置いてもよい。その情報を使用して、そのメカニズムの存在を支持するか疑問を投げかけることができる。あるいは、元の情報と同じプロセスを使用して追加の情報を生成できる場合は、元の情報を使用して仮説を構築し、新しいデータで仮説を検証することができる(仮説検定を参照)。してはいけないことは、仮説を構築するのと、その仮説を検証するのに、「同じ」情報を使用することである(データに示唆された仮説の検証(英語版)を参照)。これは、テキサスの狙撃兵の誤謬につながる。