その理由は次のとおりです。
* 間接データはユビキタスです： 私たちが持っている科学的知識の多くは、間接的な観察に基づいています。考えてみてください：
* 古生物学： 絶滅した生物を理解するために化石を研究します。
* 天文学： 望遠鏡を通して遠い星や銀河を観察する。
* 薬： MRIなどのイメージング技術を使用して、人体の内部を研究します。
* 気候科学： 過去の気候を理解するために氷のコアを分析します。
* 推論は解釈の鍵です： 科学者は、ロジック、推論、既存の知識を使用して、間接データから結論を引き出します。 彼らは考えています：
* データのソース： データ収集の方法はどの程度信頼できますか？
* 潜在的なバイアス： 説明する必要があるデータに影響を与える要因はありますか？
* 既存の理論： データは、世界の現在の理解にどのように適合しますか？
* 科学的方法は、推論に依存しています： 科学的方法は、仮説をテストし、観察に基づいて結論を描くという概念に基づいて構築されています。 これらの観察の多くは間接的です。
例： 地質学者が山の上にある化石化した貝殻を見つけた場合、彼らはこの地域がかつて水中だったと推測できます。この推論は、化石化された貝殻の間接データとその位置に基づいています。
重要な注意： 間接データに基づく推論の制限を認識することが重要です。 科学者は、厳密な分析、複数の証拠、およびピアレビューを目指して、結論が可能な限り正確で信頼できることを保証します。
