Når to variabler (A og B) ikke korrelerer, men likevel gjør det (!) p.g.a. en tredje variabel (C) som påvirker begge to (A og B), er dette en såkalt spuriøs sammenheng.

Når man inkluderer andre mulige forklaringsvariabler i multivariate analyser har man det som heter for statistisk kontroll.

Når man har å gjøre med tre eller flere variabler i en eller annen sammenheng er dette det som kalles for et multivariat.

Eksempel: Multivariat analyse, multivariat modell, multivariat tabell, o.s.v.

Inniblant er det mulig å utføre et eksperiment hvor man slipper å ordne grupper selv, fordi dette allerede finnes helt naturlig. Dette blir da et naturlig eksperiment.

Eksempel: Før vs. etter, for skolereformer. Her får man forskjellige grupper helt naturlig.

Når man utfører et eksperiment ønsker man å finne årsakssammenhenger. Men for å kunne trekke gyldige slutninger, må eksperimentet være passende. Hvis dette er tilfellet har det da høy grad av validitet.

Eksempel: Om man lurer på om manglende lys om vinteren kan føre til vinterdepresjon ville det være upassende å sette opp et eksperiment hvor "eksperimentgruppa" gis noe helt annet enn lysterapi.

Ytre validitet

Hvis de slutningene man trekker gjelder generelt, dvs. i andre sammenhenger, har man høy ytre validitet. Dette er det samme som ekstern validitet.

Indre validitet

For å få høy indre validitet må man ha kontroll over mulige feilkilder som kan være årsak til at man har fått de resultatene man har fått. Dette er det samme som intern validitet.

Sunn fornuft er som regel ikke-kvantifiserbar overgeneralisert kunnskap basert på selektive inntrykk, dette kaller man gjerne for hverdagskunnskap.

Ikke-kvantifiserbar vil si at de tar formen som myke data.

Når man forsøker å løse et problem på flere måter heter dette for metodetriangulering. Dette er uavhengig av om man benytter flere metoder samtidig eller i en bestemt rekkefølge.

Det finnes flere typer av data (dvs. "nivåer" for å være korrekt):

1. Nominalnivå – dette er "tekstnivå", her kan det f.eks. være snakk om navn, adresse, kjønn, o.s.v.
2. Ordinalnivå – dette er nominalnivå med mulighet for rangering, f.eks. fattig – vanlig – rik.
3. Intervallnivå – dette er ordinalnivå med verdier man kan måle distanse mellom, f.eks. temp.
4. Forholdstallnivå – her kan verdiene rangeres, avstanden mellom dem måles, og forholdstall beregnes. F.eks. nedbør og inntekt.

Dette er egentlig begreper innenfor «målenivå» i statistikk.

Når en gruppe like (dvs. homogene) mennesker samles for å diskutere et gitt tema, blir dette en fokusgruppe som gir kvalitativ informasjon, dvs. myke data. Dette er en mye brukt kilde til informasjon siden det går veldig raskt fra oppstart til ferdigstillelse.

Men den har også noen svakheter: Enkeltutsagn kan bli tillagt for mye vekt, moderatorer eller dominerende personer i gruppa kan styre svarene, det kan bli mye data som det er vanskelig å håndtere, og svarene som gis lar seg ikke generalisere.

Data man samler inn selv er primærdata.

Man kan også bruke sekundærdata – dette er data samlet inn av andre.