科学的な考察を加えるためには、統計的な有意差を得るために必要な実験例数の設定
統計的な相関、差異の適切な解釈.
科学的な考察を加えるためには、統計的な相関、差異の適切な解釈が必要となる
実験データを適切な可視化手段にて可視化されること.
科学的な考察を加えるためには、実験データを適切な可視化手段にて可視化されることが必要となる
モデル化とあわせこみ.
特に現代の科学においては、「真理とは何か」といった哲学的で捉えどころのない問題に比べ 「どのようなモデル、式、計算コードが最も現実をよく反映するのか」という問題が圧倒的に重要な意味をもつ。
このように、「現実の対象がどのように振る舞うか」に着眼する現代の科学では、結論の提示は、現実の物理現象・社会現象などを定性的/定量的に説明する具体的なモデルの提示という形で行われることが多い。モデルの良し悪しは、明確であることが求められると同時に、扱いやすさ、どれだけ多くの現実を説明できるかにかかっている。
モデル化とは、「牛を球と仮定する」という標語が教えるように、起こっている現象から本質と無関係と思われる部分をそぎ落としたものを作り、そこになんらかの法則をあてはめ、現象を再構築することである（詳細は数理モデル,モデル (自然科学)等を参照のこと。)
モデルの提示方法には、例えば以下のようなものがある
モデルの構築方法の典型的な一例を以下に示す。
特に萌芽的な研究においては、「ある程度幅をもった実験結果でも取り込めるような体系を作り、実験でパラメータを抜き出し、外挿によって近縁の系に対して予測を立てる（所謂「合わせこみ）」という手法がよくとられる。
このような「合わせこみ」をベースとした現象論的・現代的なモデル形成手法は、特に「物ができること」を重視する応用系の分野において顕著な成果を挙げており、現在のデータからより優れた物を作る指針として活用されている。素粒子論などの基礎的な分野においても、このような手法の活用に苦言を呈する者はいるが、少なくとも論文を書く上ではよく用いられている指針である。総じて言えば、基礎研究・応用研究の両方において強力な手法である。