Por cualquier número de razones. Idealmente, para cualquier experimento con resultados significativos, un grupo diferente volvería a ejecutar el experimento para reducir las posibilidades de que los errores experimentales causen malos resultados la primera vez. Dentro de un grupo, los experimentos se pueden volver a ejecutar para confirmar los resultados iniciales o porque un análisis adicional ha demostrado que se necesitan más muestras.
Mientras escribía mi disertación, decidí volver a ejecutar un conjunto de experimentos para que todos mis resultados estuvieran usando la misma plataforma. (Realicé muchos experimentos durante un período de aproximadamente dos años y las versiones del sistema operativo e incluso el hardware habían cambiado durante ese tiempo). Cuando volví a realizar el experimento, vi una falla inesperada en una de las pruebas. Eso a veces sucedió, particularmente si otro proceso se despertó o algo más causó que la máquina hiciera otra cosa. Así que lo volví a ver y vi el mismo problema. Luego volví a repetir el experimento varias veces más y vi el blip cada vez. Entonces volví a realizar el experimento con muchas más pruebas. No solo estaba allí la falla, sino que era claramente parte de un patrón. Más allá de eso, hubo un segundo patrón que no había visto antes porque no había estado ejecutando suficientes pruebas.
En mi caso, después de aproximadamente dos semanas de perseguir los problemas, descubrí que no estaba relacionado con mi investigación. Pero volver a ejecutar el experimento de varias maneras fue necesario para diagnosticar el problema y poder determinar claramente que estaba bien descontar.
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