Experimento de campo

[3]​ Otros dos supuestos centrales subyacen a la capacidad del investigador para recopilar resultados potenciales imparciales: excluibilidad y no interferencia.Por ejemplo, un investigador podría diseñar un experimento que use información previa y posterior al ensayo en un método de inferencia estadística apropiado para ver si una intervención tiene un efecto en los cambios a nivel de sujeto en los resultados.Los experimentos de campo ofrecen a los investigadores una forma de probar teorías y responder preguntas con mayor validez externa porque simulan sucesos del mundo real.[8]​ Los investigadores pueden utilizar métodos de aprendizaje automático para simular, repesar y generalizar datos experimentales.[12]​ Los problemas de incumplimiento que afectan a los experimentos de campo (tanto el incumplimiento unilateral como el bilateral)[13]​ pueden ocurrir cuando los sujetos asignados a un determinado grupo nunca reciben su intervención asignada.Estos problemas pueden conducir a un análisis de datos impreciso; sin embargo, los investigadores que usan experimentos de campo pueden usar métodos estadísticos para calcular información útil incluso cuando ocurren estas dificultades.Los camaradas que administran intervenciones o recopilan datos podrían contaminar el esquema de aleatorización.Los datos resultantes, por lo tanto, podrían ser más variados: mayor desviación estándar, menor precisión y exactitud, etc.Sin embargo, otros argumentan que, aunque la replicabilidad es difícil, si los resultados del experimento son importantes, entonces existe una mayor posibilidad de que el experimento se repita.