1. 다른 해석 :
* 주관성 : 과학적 연구에서도 해석은 주관적 일 수 있습니다. 과학자들은 자신의 경험, 편견 및 관점을 테이블에 가져 와서 데이터를 해석하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다.
* 초점 : 각 과학자는 데이터의 다른 측면에 중점을 둘 수 있습니다. 하나는 전체 트렌드에 관심이 있고 다른 하나는 특정 이상치에 중점을 둡니다. 이것은 동일한 데이터의 다른 해석으로 이어집니다.
* 사전 지식 : 사전 지식과 가정은 데이터 해석 방식에 영향을 줄 수 있습니다. 배경이나 가설이 다른 두 과학자는 동일한 데이터를 다른 방식으로 볼 수 있습니다.
2. 방법론 :
* 데이터 분석 기술 : 과학자들은 다른 통계 방법을 사용하여 데이터를 분석 할 수 있습니다. 다른 방법은 다른 패턴이나 관계를 강조 할 수있어 다른 결론을 이끌어냅니다.
* 샘플 크기 및 선택 : 데이터가 수집되고 사용 된 샘플 크기가 결과에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 두 과학자가 동일한 데이터의 다른 하위 집합을 연구하면 다른 결론을 도출 할 수 있습니다.
* 실험 설계 : 과학자들이 동일한 데이터를 연구하더라도 실험 설계는 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 두 과학자는 다른 대조군을 가지고 있거나 다른 실험 방법을 사용하여 다른 결과를 초래할 수 있습니다.
3. 커뮤니케이션 및 협업 :
* 의사 소통 부족 : 때때로 과학자들은 자신의 방법과 해석을 명확하게 전달하지 못해 오해와 불일치로 이어집니다.
* 제한된 협업 : 과학자들은 동일한 자원, 데이터 또는 전문 지식에 접근 할 수 없을 수도 있고 서로의 작업을 비교하고 검증하는 능력을 제한합니다.
4. 지식의 진화 :
* 새로운 발견 : 과학이 진행됨에 따라 새로운 발견과 이론이 나타납니다. 이로 인해 기존 데이터의 상영 및 결론 변경이 발생할 수 있습니다.
* 기술 발전 : 새로운 기술을 통해 과학자들은 새로운 방식으로 데이터를 분석 할 수있게되므로 다른 결론으로 이어질 수 있습니다.
본질적으로 과학적 결론은 단순히 데이터 자체에 기반을 두는 것이 아니라 더 넓은 과학적 맥락 내에서 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 방법에 기초합니다. 다른 해석과 접근 방식은 동일한 데이터를 연구 할 때에도 다른 결론으로 이어질 수 있습니다.
