仮説を検証する
強調試験
現象が見えていないのであれば強調して可視化します。
追加試験/追加調査
測定していなかったデータを新たにとり影響を調べる。
仮説の見直し、修正、を繰り返し、原因を特定する
データーは統計学的に処理をして考える必要がありますが、検証した結果、思い通りの結果が得られなかった場合、仮説を見直す必要があります。
正直、落ち込むことが多いですが、仮説を立てた時と同様、現実/データーを追加情報も含めてバージョンアップさせて、仮説を再度考えるしかありません。
対策を考え、効果を確認する。
対策を考えるのも実は簡単ではありません。別の記事で紹介していますので、そちらを参照してください。
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