また 、 この よう な やり方 を 取る こと で 、 実験 手法 や 実験 手技 を 身 に 付け られる ため 、 極めて 複雑 な 実験 計画 を 立て なけれ ば なら ない ある程度 大きな 研究 テーマ に対して も 取り組める よう に なる 。

別 の 側面 から 従っ て 真に 新しい 装置 、 実験 手法 を 発明 する という の は 、 極めて 大変 な こと で 、 原理 、 装置 構成 、 精度 、 製造 方法 など 、 ありとあらゆる 事柄 に対して 、 深い 考察 が 必要 と なる 。

したがって 真に 新しい 装置 、 実験 手法 に対して は 、 ノーベル 賞 が 与え られる こと も よく ある （ 走査 型 トンネル 顕微鏡 、 PCR 法 等 ） 。

計測 器 メーカ や 試薬 メーカ と 研究 機関 の 分業 により 、 最近 で は 、 様々 な 計測 装置 、 試薬 キット が 、 お金 を 出せ ば 買える よう に なっ て き て いる が 、 それでも 一つ の 実験 系 を 組み立てる という 行為 は 相当 の 力量 と 、 労力 と 、 資金 と 、 センス が 必要 と なる 。

したがって 、 凡人 で あれ ば 再現 実験 や 、 銅 鉄 研究 を ある程度 やっ て 、 実験 系 に対する 感覚 を つかん で おか ない と 、 新しい 測定 原理 や 測定 方法 、 真に 新しい 使い方 どころか 、 マニュアル 通り の 実験 すら ままならない の は 言うまでもない 。

大学院生 など 研究 に 不慣れ な 者 は 、 手技 に 不慣れ で ある こと から 、 実験 結果 の 信頼 性 に 問題 が ある 場合 、 あるいは 実際 に は 問題 が ない に せよ 自信 が 持て ない 場合 など が あり 、 不安定 な 土台 の 上 に 積み木 を 積ん で いる 如く 、 技術 的 に も 自分 に 自信 が 持て ない ため 、 どんな 結果 が 出 て も なかなか それ を 信じる こと が でき ない こと が ある 。

実際 、 仮に 予想 外 の 結果 が 出 て も 、 「 もしか し たら 試薬 の 入れ忘れ 、 入れ 間違い かも 知れ ない 」 という こと を 毎回 考え なけれ ば なら ない と する なら ば 実験 の 面白 さ は 半減 する だろ う と 。

この よう に 、 一流 の 実験 家 は 、 実験 装置 を どの 順番 で 使う の が ベスト で ある だ とか 、 どの よう な サイン が 出 た 場合 に は 何 が どの よう に 影響 し て いる 場合 が あり 、 それ は どの よう に すれ ば 排除 できる の か といった こと まで 理路 整然 と 把握 し て いる 。

一般 に 、 研究 者 は 、 自分 の テーマ に 関連 する 先人 達 の 業績 で ある 文献 を よく 読み 、 その 中 から 証明 す べき 事実 を 演繹 し 、 実験 仮説 、 リサーチクエスチョン を 設定 する 。

通常 は 、 仮説 は 実験 を 単純 化 し た モデル を 立てる 形 で 行い 、 モデル を いくつ か 立て た 上 で 、 その モデル の 定性的 な 傾向 、 例えば 、 入力 する 量 を 増やせ ば 、 信号 が どの よう に 変化 する か や 、 モデル を 支持 する 結果 と 反証 する 結果 が どんな もの か を 予想 し た 上 で 、 大まか な セットアップ を 考案 し て 実験 の 準備 を し 、 だいたい の 最適 な 設定 と データ が 取得 さ れる データ の オーダー を 予想 する 。

先行 研究 の リサーチ や 、 それ に 基づく 仮説 の 構築 、 あるいは 先行 し て 行っ た 予備 実験 によって 、 「 何 を 明らか に する ため に 」 の 部分 が 明確 に なっ た 時点 において は 、 実験 計画 と は 、 何 を どの よう に 測定 すれ ば 、 仮説 が テスト できる か 、 あるいは 、 問題 の 切り分け 方法 を 考案 する こと と 、 その 測定 を 行う 段取り を たてる こと で ある ( ロード マップ 、 マイルストン も 参照 の こと )。

ところが 、 実際 の 研究 計画 は 、 理想 的 に 事 が 運ん だ として も 個々 の 評価 項目 として の 実験 の 結果 によって シナリオ が 分 枝 する 。

実際 の 研究 で は 、 学生 実験 と は 違い 、 「 初め から 予想 通り の 結果 に なる 」 、 あるいは 「 初め から 予想 を 明確 に 反証 する 結果 が 得 られる 」 こと は 極めて 稀 で ある 。

実際 に は 、 最初 に 予想 し た 内容 を 反証 し て いる とも 立証 し て いる と も 言い 難い 微妙 な 結果 しか 得 られ ない こと が 多い ため 、 実際 に は 「 予備 実験 、 基礎 検討 」 と 「 計画 の 見 直 」 しの 間 の 往復 を 何 度 も 繰り返し 行う 必要 が ある 。

また 、 実際 の 実験 で は 予想 し た 範囲 を 大きく 逸脱 し た 現象 も 視野 に 入れ 、 その 場 で 随時 予想 や 目的 を 修正 し ながら 実験 を し て いく 必要 性 が 生じる 。

しかし 、 研究 、 実験 の 計画 は その たとえ 話 に は 乗ら ない 。

ここ が 実験 の 計画 、 研究 の 計画 の 難点 で ある 。

尚 、 実験 の 計画 について は 、 実験 計画 法 という 分野 が ある が 、 これ は 、 QC 活動 に 関連 し た もの で あり 、 目的 を 明確 で 、 実験 の 計画 が 迷走 し ない ルーチン ワーク 的 な 実験 （ 例えば 実証 実験 ） や 品質 保証 における 実験 を 手際 よく 行う こと を 想定 し て おり 、 特に 試行錯誤 型 の の 研究 に は あまり 関連 し ない 。

予備 実験 、 基礎 検討 と は リサーチクエスチョン の 抽出 や 仮説 、 モデル の 構築 、 オーダーエスティメーション 、 実験 の 問題 点 など の 評価 切り分け 、 最適 条件 の 探索 の ため に 行う 実験 、 検討 の こと で ある 。

「 実験 の 計画 」 の 項目 で 述べ た よう に 、 実際 の 研究 で は 、 学生 実験 と は 違い 、 「 初め から 予想 通り の 結果 に なる 」 、 あるいは 「 初め から 予想 を 明確 に 反証 する 結果 が 得 られる 」 こと は 極めて 稀 で ある 。