* 의미있는 결론 : 원시 데이터만으로는 의미가 없습니다. 해석은 데이터를 테스트중인 가설에 연결하여 컨텍스트를 제공하고 그 중요성을 설명합니다. 그것은 줄거리를 이해하지 않고 책을 읽는 것과 같습니다. 말을 볼 수 있지만 이야기를 이해하지 못할 것입니다.
* 가설 검증 : 해석을 통해 과학자들은 결과가 가설을 지원하거나 반박하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 이 프로세스는 추가 연구를 안내하고 새로운 이론을 개발하는 데 도움이됩니다.
* 새로운 질문 식별 : 해석은 종종 새로운 질문과 연구 방향으로 이어집니다. 예상치 못한 결과는 새로운 통찰력을 불러 일으키고 새로운 조사 영역을 열 수 있습니다.
* 지식의 발전 : 결과 해석은 우리 주변의 세상을 이해하는 데 도움이됩니다. 새로운 기술, 의료 혁신 및 자연 현상에 대한 깊은 이해의 기초입니다.
* 커뮤니케이션 및 협업 : 명확하고 정확한 해석은 다른 과학자, 대중 및 정책 입안자들에게 발견을 전달하는 데 필수적입니다. 그것은 이전 연구에 대한 협력과 건물을 허용합니다.
다음은 몇 가지 예입니다.
* 과학자는 특정 영역에서 더 높은 질병을 관찰합니다. 그들은 질병의 원인을 이해하기 위해 오염,식이 요법, 유전학 또는 사회 경제적 상태와 같은 요인을 고려하여 결과를 해석해야합니다.
* 화학자는 새로운 화학 화합물을 발견합니다. 그들은 그 중요성을 결정하기 위해 반응성, 안정성 및 잠재적 응용을 포함한 특성을 해석해야합니다.
* 천체 물리학자가 새로운 별을 관찰합니다. 그들은 시대, 조성 및 진화를 이해하기 위해 빛 스펙트럼, 광도 및 위치를 해석해야합니다.
적절한 해석이 없으면 과학적 결과는 완성을 안내 할 그림이없는 퍼즐과 같습니다. 해석은 혼돈의 질서를 가져와 데이터를 이해하고 진정한 의미를 드러냅니다.
