Olipa teet sen itse tai työskennellä kumppanin kanssa, Haluaisin tarjota kaksi neuvoja että olen löytänyt erityisen hyödyllistä omassa työssä. Ensinnäkin ajatella niin paljon kuin mahdollista, ennen kuin kaikki tiedot on kerätty. Tämä neuvo luultavasti näyttää ilmeiseltä tutkijoille tottuneet kokeiluja, mutta se on erittäin tärkeää, että tutkijat tottunut työskentelemään isoilla tietolähteiden (katso luku 2). Iso tietolähteitä suurimman osan työstä tapahtuu kun olet tietoja, mutta kokeet ovat päinvastainen; suurin osa työstä pitäisi tapahtua ennen kuin kerätä tietoja. Yksi parhaista tavoista pakottaa itse miettiä tarkasti oman suunnittelu ja analyysi on luoda ja rekisteröidä analyysin suunnitelma kokeilun. Onneksi monet parhaista-käytäntöjä analysointiin kokeelliset tiedot on virallisesti osaksi raportointiohjeet, ja nämä ohjeet ovat hyvä paikka aloittaa, kun luot analyysisuunnitelma (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .
Toinen neuvo on, että kukaan koe tulee olemaan täydellinen, ja siksi, sinun pitäisi yrittää suunnitella sarja kokeita, jotka vahvistavat toisiaan. Olen jopa kuullut tämän kuvata armada strategiaa; eikä yrittää rakentaa massiivinen taistelulaiva, saatat olla parempi rakentaminen paljon pienempiä aluksia täydentäviä vahvuuksia. Tällaiset usean kokeen tutkimukset ovat rutiinia psykologian, mutta ne ovat harvinaisia muualla. Onneksi edullisia joidenkin digitaalisten kokeissa tekee tällaisia usean kokeen studies helpompaa.
Myös Haluaisin tarjota kaksi neuvoja, jotka ovat harvinaisempia nyt, mutta ovat erityisen tärkeitä suunniteltaessa digitaaliajan kokeet: luoda nolla marginaalinen hintatiedot ja rakentaa etiikan osaksi suunnittelua.