* 意味のある結論： 生データだけでは無意味です。解釈は、データをテストする仮説に接続し、コンテキストを提供し、その重要性を説明します。それはプロットを理解せずに本を読むようなものです - あなたは言葉を見るが、物語を理解することはないでしょう。
* 仮説の検証： 解釈により、科学者は結果が仮説をサポートするか反論するかを判断することができます。このプロセスは、さらなる研究を導き、新しい理論の開発に役立ちます。
* 新しい質問の識別： 解釈はしばしば、研究のための新しい質問と方向につながります。 予期しない結果は、新しい洞察を引き起こし、新しい調査分野を開くことができます。
* 知識の進歩： 結果を解釈することは、私たちの周りの世界を理解するのに役立ちます。それは、新しい技術、医学的ブレークスルー、および自然現象のより深い理解の基盤です。
* コミュニケーションとコラボレーション： 他の科学者、一般、政策立案者に調査結果を伝えるためには、明確で正確な解釈が不可欠です。これは、以前の研究でのコラボレーションと建物を可能にします。
ここにいくつかの例があります：
* 科学者は特定の領域でより高い疾患率を観察します。 彼らは、病気の原因を理解するために、汚染、食事、遺伝学、または社会経済的地位などの要因を考慮することにより、結果を解釈する必要があります。
* 化学者は新しい化合物を発見します。 彼らは、その重要性を判断するために、その反応性、安定性、および潜在的なアプリケーションを含むその特性を解釈する必要があります。
* 天体物理学者が新しい星を観察します。 彼らは、その年齢、構成、進化を理解するために、その光スペクトル、光度、および位置を解釈する必要があります。
適切な解釈がなければ、科学的な結果は、その完成を導く写真がないパズルのようなものです。 解釈は秩序を混乱にもたらし、データを理解し、その真の意味を明らかにします。
