1。複数の証拠：
* 形態学的データ： これには、解剖学的特徴、骨格構造、およびその他の物理的特性が含まれます。
* 分子データ： これには、DNA配列、タンパク質配列、およびその他の遺伝情報が含まれます。
* 化石記録： これは、過去の生命体とその関係の証拠を提供します。
* 生物地理学的データ： これには、種の分布と地質史との関係に関する情報が含まれます。
2。堅牢な統計サポート：
* 系統解析： これらは、上記のデータを使用して進化的関係を推測する統計的方法です。結果の一貫性を確保するために、さまざまな方法を使用する必要があります。
* ブートストラップ値： これらは、系統樹の特定の枝の統計的サポートを測定します。高いブートストラップ値（例：95％を超える）は、関係に対する強いサポートを示しています。
* ベイジアン事後確率： これらは、データを考慮して、特定のツリートポロジが正しい確率の尺度を提供します。高い後部確率（0.95を超えるなど）は、強力なサポートを示しています。
3。他の生物学的観察との一貫性：
* ライフヒストリー特性： 系統発生仮説は、生殖戦略、発達パターン、生態学的役割などの既知の生活史特性と一致するはずです。
* 生物地理学的パターン： 仮説は、種の分布や地質学的歴史との関係など、既知の生物地理学的パターンと一致する必要があります。
4。節約：
*最も単純な説明がしばしば最高です。観察されたデータを説明するために最も少ない進化的変化を必要とする系統発生仮説は、一般により強いと考えられています。
5。データの独立性：
*仮説をサポートするために使用されるさまざまな証拠は、互いに独立している必要があります。これは、バイアスのリスクを減らし、全体的な仮説を強化するのに役立ちます。
系統発生的仮説が「証明された」ことはないことに注意することが重要です。 新しいデータが利用可能になると、常に改訂と改良の対象となります。 ただし、複数の証拠、強力な統計的サポート、および他の生物学的観察との一貫性によってサポートされる仮説は、最も強く、最も信頼性が高いと考えられています。
