論文に掲載されるデータは、必ずしも生データである必要はなく、適切な処理が施されたものがほとんどである。例えば、「ここ何十年の小学生の身長の変化について」というテーマを考える場合には、生データには何十年にわたって蓄積された膨大な数の小学生一人一人の「測定日、測定者、氏名、年齢、学年、所属する学校、性別、身長、その他の身体的特徴（体重、胸囲等）」のデータが下敷きになければならない（仮になければ捏造であり、ほとんどの場合において科学における不正行為である）。しかし、その全部を開示したとしたら読むものはウンザリするだろうが、それ以前に個人情報の漏洩である。また、このようなケースにおいては余程信じがたい結果が得られた場合を除き、生のデータを開示しなければ論文の内容自体を認めないというものもいないだろう。さらに言えば、「ここ何十年の小学生の身長の変化について」を論じるものが自分でその生データ全てに目を通している（データの取得、処理の過程全てに主体的にかかわっている）必要性もないだろう。「ここ何十年の小学生の身長の変化について」というテーマに照らして必要な統計処理が施された二次的なデータがあれば充分である（妥当性は出典の明記をもってかえられる）。
と記されている 。
また、ある者は、以下のような類型化をした解説をしており、
さらに、結果や結論のパートの記載と対比している。
英文校閲業者エナゴ社のブログによると
には、
といったことが書かれている。
考察のスタイルと考察に書かれるべきこと.
形式においては、以下のことが記載されていることが多い(前述の“論文の論点とデータの解釈”の節参照)。
内容面においては、以下のことが記載されていることが多い。
データの理由づけとしての考察.
実験系の論文において、重要な考察事項は、データが「なぜそうなるのか」を説明することである。したがって得られたデータに対して、「説明を要する箇所」や「特徴的な個所」を指摘して得られたデータや、その特徴の理由付けをするといった考察（実験速報型の考察）は、実験を伴う場合には必ずなされる。