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不是基于独立定义的有根据的标准，公平地与其他工具和方法做比较。
当证据悄悄地被玷污和妥协时，偏见就产生了。这是因为之前没有考虑到的因素导致了结果扭曲，这样的因素包括如其他影响、合并变量、不适当的度量、或者对样本的选择不具代表性。偏见会对研究的有效性产生威胁，所以当我们在评估可信度的时候会寻找可能存在的偏见。
我们不只需要理解特定证据的价值和局限性，也要了解不同形式的证据如何比较，以及他们如何能相互组合来补偿各自的局限性。既然实验和调查有局限性，而且我们对基于现实世界经验的评估感兴趣，也许仔细深入地观察一到两个实施案例会提供我们做决定所需要的信息，或者至少把我们的注意力聚焦在我们先需要回答的问题上。引人的结果，如果它是通过盯着水晶球看出来的，那也不会有可信度。以下的研究结果一定很吸引人：“600人参与的实证研究显示Java在各个方面都比C++好：编程时间缩短了11%，调试时间缩短了47%，长期设计稳定度提高了42%。只有在运行性能上，C++仍高出Java 23%。”
但如果你知道这些结果是通过问卷调查而得出的话，那可信度就大打折扣了。如果你仔细查看问题的话，可信度会继续降低：他们是如何在程序完全不同的情况下比较编程和调试时间的？哦，他们问了任务完成的时间比预期时间长的频率！那“长期设计稳定度”是什么？哦，他们问了方法中有多少部分是从来不变的！问题都出在细节上：方法、样本、数据、分析。
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忧使努力得不到回报。对汇报证据质量的担忧（如，是否充分并准确地描述了方法）限制了证据的评估。
然而，系统性评审不是验证研究结果的终判定。它们的弱点之一是这种集合研究的方式使之很难对研究背景有适当的关注，而这在验证和应用研究时的重要性是被普遍公认的。可能产生的后果是，系统性评审很难处理定性研究，也因此经常把它们排除在评审之外，从而也排除了它们所提供的证据。另一个后果是，把不同背景的研究结果放在一起时（如，学生的实践和人员的实践），如果把它们的背景看成等同的话，就会有过度普遍化的危险。
方法论，包含方法的标准应用的统一调查系统，提供了让研究员比较和对比结果的有利条件，因此，证据能够随着时间而积累，稳定可靠的证据能为知识提供有力的基础。像化学这样的学科，特别是有详细说明的关注点和标准的问题形式的子学科，有定义完备的方法论。它们也可能有标准的汇报实践，通过标准的汇报形式来强制标准的方法论。即使是高质量的证据也通常是片面的。我们常常不能直接评估一个现象，所以我们只能研究那些我们能直接研究的结果，或者只观注现象的一部分，或者从特定的角度观注它，又或者我们只观注那些我们能度量的东西，并希望它能映射到我们真正关心的东西上。度量是一种速记，是对现象的简洁表达或反映。但它通常不是现象本身；度量是一种有代表性的简化。高可信度需要证明所做选择的合理性。
终结果不是一个预言性的模型，如X因素是Y因素重要性的两倍。相反，它是一个重要因素的列表，管理者可以因此，定性研究应该在定量研究之前开展，查看那些更复杂的情况。当只涉及少数不同因素时（如物理学），就可以快速推进至定量研究了；当涉及许多不同因素时（如人类社会互动），这种转换要么需要更长的时间，要么需要利用尚不成熟的简化。软件工程证据中许多可信度的问题都来自于这种不成熟的简化。这不是二分法，这是连续体。
定性和定量研究不像简化中的那样独立。定性研究可能需要收集定性的数据（如言论或行动的记录），然后把数据进行系统化编码（如数据分类），终量化编码数据（就是计算每个分类中的实例）并进行统计分析。定量研究反过来也可能有定性的因素存在。例如，当比较两种方法A和B的功效时，可能会比较两种方法的产品，把它们评估为“好”、“不错”和“差”。这些回答是定性的，它们落在顺序量表上。然而，可以继续使用统计方法（如Wilcoxon秩和检验）来确定A的输出是否显著地比B的输出好。研究结构是实验性的，而分析是定量的，和度量单位是厘米或秒用的是同样的技巧。（即使在使用性能指标的研究中，对指标的选择以及指标和质量的联系也可能是基于定性评估的。
（2）平台/语言独立性。只要遵循组件技术的规范，开发人员就可以用任何方便的语言去实现组件，客户程序或其他组件也可以按照其标准使用组件提供的服务，且客户和组件任何一方的版本更新都不会导致兼容性问题。
（3）重用性。用户也可以很方便地在对组件进行功能扩充。由于组件已经二进制化，复用代码可以选择任意编程语言。
（4）可定制性。通过某些给是一个数据和经验的知识库，由NSF资助，用于与其他研究者共享并重新分析。我们利用了SEL的经验任意扭曲。想象一个蚂蚁正在搜寻这块地毯的高峰和低谷，试图找到低点，比如在这个点上，软件开发的工作量和缺陷的数量少。
如果问题足够复杂（软件设计和软件流程的决定也确实非常复杂），就不存在找到佳解决方案的佳途径。也就是说，蚂蚁可能被困在错误的低谷中，自认为是低其实却不是（比如，一些山脊阻碍了它的视线，使之看不见相邻的更低谷）。
优化算法和人工智能算法使用各种试探性方法来搜索这个选择空间。一种方法是根据特定观众的目标对问题的上下文建模，然后把搜索引导至一个特定的方向。想象那只蚂蚁在一根皮带上，而这根皮带向着目标方法被轻轻地拉动。在第二层中，我们把不同项目和不同背景的结论抽象出来。现在可能必须满足于只在一个领域中抽象出重要因素或基本原则，而不是提供"唯一"的解决方法对所有不同背景的子集都适用。
比如，Hall等人试图回答什么能激励软件开发者。