「図表型の小論文問題」の解説、や、「図表に関わるライティング」のテキストには、以下のようなことに注意するよう記載がある
「気づき」や「傾向」の発見.
本節ではデータの解釈、即ち、データの解析/可視化から、傾向の把握や定式化、理由,メカニズムの推定に至るまでの流れに着目するが、「解析/可視化」とはここでは、
「解析/可視化」について、類型化して例解する。尚、例には架空の研究（架空の研究と明示）が含まれる。また、出典のある研究も、類型の説明をするうえでわかりやすくなるよう、デフォルメを加えてある場合がある。
メカニズムの推定.
測定される物理量間の関係は非線形最小二乗法等の手法でなんらかの曲線に回帰されることが多い。
以下は統計ソフトであるカレイダグラフに登録されている
定義済み一般回帰曲線の数式のカテゴリーの一覧である 。
他の統計ソフトでも 同様の関数
がライブラリとして登録されている。このように、様々な現象を表現するうえで扱いやすく、かつ現象の特徴をよくあらわした
曲線の形状そのものがいろいろな意味を示唆し、定型的な解釈を持つ曲線もいくつかある。例えば、
生存曲線,故障率曲線が適宜使われる 。
滑らかな曲線はなんらかの常微分方程式の解となっているが、
常微分方程式を見てみるとその曲線を描く原因の推定メカニズム
がわかることが推定できることがある。
「指数関数を解とする微分方程式の比例項に、解曲線の値の増大に依存して
減少する作用を加味する」ことで得られることから、
本来は指数関数的に増加する現象において、増加に伴った阻害が生じたと解釈される。
この考え方を利用してある種類のがんの未発症率の年齢依存性から、
考察への道.
気付きや論点を掘り下げる考察のやりかたとしては、
に加え、例えば以下のようなものがあり得る。
全体の論旨の把握.
「論文の構造」に着目して上記の意味で「論旨を追うこと」は、英語自体の能力よりも重要である。無論（大半の論文がそうであるように）英語で書かれている論文の場合には、文レベルでの英語の読解能力が必要最低限のレベルに達していなければ論旨を追うことさえ難しいことは言うに及ばないため、そのレベルの能力は前提とされている。
実験結果の理解.