1。パターンとトレンド：
* データに繰り返しのテーマや関係はありますか？ これには、相関、クラスター、または外れ値を特定することが含まれます。
* データポイントは、時間の経過とともに特定のパターンまたは傾向に従いますか？ これは、因果関係や、より広い現象を示唆する可能性があります。
2。 大きな違い：
* グループまたは条件に大きな違いはありますか？ これは、治療または介入が実際の効果をもたらしたかどうかを判断するために重要です。
* 観察されたデータと偶然に何が予想されるか統計的に有意な違いはありますか？ これは、原因としてランダムな変動を除外するのに役立ちます。
3。仮説のサポートまたは拒否：
* データをサポートするか、科学者の元の仮説に反論しますか？ 分析は、最初の予測を確認または拒否する証拠を提供する必要があります。
* データが仮説をサポートしていない場合、どのような代替説明を考慮することができますか？ 最初の仮説が間違っていることが判明した場合、分析は新しい道を探索するのに十分柔軟でなければなりません。
4。 外れ値と異常：
* 珍しいと思われるデータポイントはありますか、または全体的な傾向から大きく逸脱していますか？ これらの外れ値は、データ収集のエラーである可能性がありますが、さらなる調査を必要とする興味深い現象を表すこともできます。
5。 統計的有意性：
* 観察された違いまたは関係は統計的に有意ですか？ これは、結果が偶然か実際の効果による可能性があるかどうかを判断するのに役立ちます。
* 分析に関連するp値は何ですか？ 低いp値（通常0.05未満）は、統計的に有意な結果を示します。
6。 効果サイズ：
* 観察された効果はどれくらい強いですか？ これは、統計的有意性を超えた調査結果の実際的な重要性を評価するのに役立ちます。
* 違いや関係の大きさはどれくらいですか？ 効果サイズが大きいと強い関係が示唆され、効果サイズが小さくなると関係が弱いことが示唆されます。
7。 コンテキストと仮定：
* データと分析の制限は何ですか？ データ収集方法の潜在的なバイアス、仮定、および制限、および使用される統計的手法を考慮することが重要です。
* 分析はより広い科学的文脈にどのように適合しますか？ 結果は、分野の既存の知識と理論に照らして解釈されるべきです。
これらの重要な要素を探すことで、科学者はデータから意味のある結論を引き出し、さらなる研究のための領域を特定し、科学的理解の進歩に貢献できます。
