1。制限を理解する：
* サンプルサイズ： この研究は、代表者になるのに十分な大きさのグループで実施されましたか？小さなサンプルは、誤解を招く結果につながる可能性があります。
* バイアス： この研究はバイアスを最小限に抑えるために設計されていましたか？ 結果を歪めた可能性のある要因はありますか（例：選択バイアス、研究者バイアスなど）？
* 一般化可能性： 調査結果は他の集団や状況に適用できますか？
* 相関対因果関係： 2つのことが関連しているからといって、一方がもう一方を引き起こすわけではありません。両方に影響を与える根本的な要因があるかもしれません。
2。ソースを評価します：
* 信頼性： この研究は、評判の良い科学雑誌に査読版に掲載されましたか？研究者はこの分野の専門家ですか？
* 資金調達： 誰が研究に資金を提供しましたか？結果に影響を与える利益相反はありますか？
* 複製： 調査結果を確認するために、他の研究者によって研究が再現されましたか？
3。全体像を考えてみましょう：
* コンテキスト： 調査結果は、分野の既存の知識と理論にどのように適合しますか？
* 代替説明： 観察された結果について他に考えられる説明はありますか？
* 将来の研究： 調査結果を確認または反論するには、さらにどのような研究が必要ですか？
4。新しい情報を受け入れてください：
* 科学的知識は常に進化しています： 新しい研究は、既存の結論に挑戦することができます。新しい証拠が現れるにつれて、あなたの理解を修正することをいとわない。
* 確認バイアスを避けてください： あなたの既存の信念と矛盾する情報にオープンになります。
要するに、科学的情報から結論を引き出すには、批判的で微妙なアプローチが必要です。単一の研究に基づいて結論にジャンプしないでください。制限を考慮し、ソースを評価し、常に新しい情報を受け入れてください。
