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這一篇文章擷取自最全面的讀研究所攻略：從研究生入學到畢業的10個範疇(2023.09.02更新）的10個部份，希望能協助你快速找到在這個主題下的文章，同時部落格內也準備了推薦給研究生的學習與研究資源 (2023. 08. 13)
有了實驗規劃，我們終於可以開始執行實驗、調查，在這其中我們會做許多 “中間處理”，一直重複循環到寫論文畢業為止。這些中間處理可能包括：
- 加入新實驗、新實驗設計
- 修正假說、廢棄題目
- 評估數據好壞
- 處理意外狀況或bug
- 決定接下來怎麼做
首先，你會在實驗中獲得許多的數據，你必須先評估這些數據的品質，才能決定要不要根據這些數據做決策。你可以從顯著差異、精密度兩個概念評估研究數據本身的品質，兩者的詳細介紹在以下文章中：
若數據確認可信，那先恭喜你獲得一個可用的論文素材，但這個素材的價值有多高呢？我將在以下文章中詳細介紹：
[實驗設計] — 我的實驗數據有價值嗎？學會從這3點評估研究成果的價值
成果的學術價值也會受到領域共識的影響，這篇文章舉的就是生物學術界常見的例子之ㄧ：
用兩分鐘一次弄懂生物實驗中的 in vivo、in vitro 、ex vivo
隨著研究的進行，相關的論文、數據、曾做過的實驗設計都會逐漸增加，稍不注意就會管理不善。
一旦發生這種情況，我們可能會重複做過的實驗，或是做出完全對不起來的對照組，這其實都在浪費我們寶貴的時間。
我將在以下這篇文章中，說明用圖表整理從 “大方向的實驗規劃” 到 “小目標的實驗設計與成果” 的做法，協助你管理與比對你的辛勞成果
[實驗設計] — 實驗圖表好雜亂？ 如何用4種圖表從宏觀到微觀的整理與呈現實驗數據
當然實驗中難免會出現意外，許多我們覺得應該 “正常出現” 的事也有可能不如預期，像是100度的水突然不沸騰一樣。這時我們就要除錯 debug ，排除障礙後才能繼續推進研究。
除錯是一門結合領域知識與經驗的藝術，因為每次的情況都不相同，常常要靠靈感、經驗與運氣來除錯，這也是研究生們感到痛苦、壓力的來源
我相信你們可能都有過以下想法：
“我也不知道怎麼會這樣啊….”、“他明明就應該有反應的…”、“為什麼學長做得出來我不行….”
我也曾深受其苦，因此我找到了一套框架 “5M1E”，可以系統性的檢查 實驗過程 中的各項變數，讓你更有條理的發現可能錯誤來源，在這篇文章中我將用自己的研究實例說明5M1E的用法：
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