På et av laboratoriekursene jeg tok som lavere studenter husker jeg at professoren bemerket mens han diskuterte noen statistisk test (nesten helt sikkert chi-kvadrat) at man kunne bruke den til å vise at mange tidlige forskere (før utvikling av streng statistisk analyse) hadde data som var for gode til å være realistiske, og dermed (med svært høy sannsynlighet) enten bevisst ble forfalsket eller resultatet av dårlig eksperimentell design. Han nevnte spesielt Mendel som et eksempel på en forsker hvis data var altfor gode til å være troverdige.
Wikipedia har et avsnitt relatert til Mendels sak spesifikt, og litt diskusjon om mulighetene. Jeg er mer interessert i den generelle saken.
Er det sant at en stor brøkdel (relativt til i dag) av fremtredende forskere før 1900-tallet presenterte data for å støtte deres konklusjoner som statistisk var for gode til å være sanne ? Og i så fall, hvordan unngikk de å ta feil om mange av resultatene?