先问数据怎样产生
图表之前要读设备、采样率、时间范围和处理方法。缺少这些信息时，很难判断曲线变化来自真实现象还是处理方式。
原始数据、处理脚本和最终图应保留对应版本。
对照决定变化的含义
只有变化后的结果，没有正常时期或另一条件作为参照，就不能知道差异是否超出自然波动。
对照必须尽量保持设备、任务和时间条件一致。
重复次数影响可信度
单次测量适合发现问题，不足以描述长期规律。重复结果的分布可以显示常见范围和极端情况。
异常值不应直接删除，应先检查设备、时间和记录是否存在可解释原因。
结论必须比证据更克制
测量可以支持某个条件下的观察，不能自动扩展到所有设备、地区或健康结果。
写清适用范围和未排除因素，比使用绝对语言更有参考价值。
让测量结论不超过证据
同一张曲线可以因纵轴范围而呈现完全不同的视觉印象。阅读信号图时，先看单位、采样频率、缺失值处理和时间范围，然后再讨论变化是否明显。
一次测量可以用来发现问题，却不足以定义长期规律。在相同任务下重复多次，保留正常范围和极端结果，才能知道某次差异是否超出自然波动。
在机器人测试中，网络延迟、控制周期和机械负载可能同时变化。只看到它们同时出现，并不能证明其中一项就是原因；单变量复查才能逐步排除其他解释。
对外发布时，结论应明确写出适用的设备、地点、时段和任务。这种克制不会降低报告价值，反而让后续团队知道哪些结果可以直接使用，哪些仍需重新验证。