素人が自分のデータについて不正確な結論を出すのを防ぐ方法は？

私は主にSQLのデータアナリストとして、内部顧客に運用データを提供しています。統計分析はめったに行いません。

最近、内部顧客が不適切に設計されたプロジェクト（制御グループなし、計画された方法論なしなど）のデータを使用して来て、ビジネスプラクティスを形作るためにそれを使用できるように、結果のデータ分析を行うように求めています。

「研究」は非常に初歩的であり、研究方法や統計の知識がなく、重要なビジネス慣行に影響を与えようとする人々によって実行されます。最初から設計されていなかったため、統計分析はできません。

関係する人口を超えて彼らの「研究」を一般化することができないことを彼らに知らせるために彼らにどんな資源を向けることができますか？これにはどの言語を使用しますか？

質問にもっと詳しい情報をご提供いただければ幸いですが、ご提供いただいた情報をお答えします。

彼らが戻ってあなたが提案する「リソース」を実際に熟読することはありそうにないので、あなたはこれらについて自分で読んで例を使って説明しようとするほうがいいかもしれません。A / Bテストの例（ウィキペディアで確認してください）、およびサンプルが母集団の代表であることが不可欠である方法を使用して、最初に彼らがどのように実験を設計できたのかを説明できます。リンク：https : //en.wikipedia.org/wiki/Design_of_experiments

また、統計的に不健全な実験から結論を引き出す際のいくつかの潜在的な落とし穴をリストすることは、彼らがあなたのポイントを理解するのに役立つはずです。リンク：http : //www.ch.embnet.org/CoursEMBnet/Arrays06/files/arrays06_ExpDes2.pdf