V závěrečné fázi výzkumu vyhodnocujeme zjištění, která se v tabulkách a grafech objevila, a diskutujeme o tom, proč naše původní předpoklady (hypotézy) podporují nebo vyvracejí, případně jsou zcela překvapující.2(p162),3(p104) Nejedná se tedy o pouhý slovní popis číselných údajů, ale o jejich interpretování. Přitom si můžeme pomoci následujícími otázkami:
„Vyplývají z tohoto srovnání nějaké souvislosti? Je v údajích nějaká symetrie, pravidelnost, nebo jsou zde odchylky, nebo dokonce diskrepance? Jak se dají vysvětlit?
Vyjadřují údaje jistý trend, směřování, linii, anebo jsou spíše „rozházeny“?
Jsou údaje v souladu s existující teorií o zkoumaném jevu? Do jaké míry ji potvrzují, rozšiřují, specifikují, nebo popírají?
Jsou v souladu s údaji z jiných výzkumů? Nejsou-li, proč? Bylo to proto, že šlo o jinou populaci, jiné období, nebo proto, že výsledky byly získány jiným způsobem (metodou, výzkumným nástrojem)? Anebo to bylo proto, že z údajů „vystoupily“ neznámé, nekontrolované proměnné?“2(p170)
Samozřejmě se může stát, že výsledky výzkumu nepotvrdí původní předpoklady, a tehdy je na výzkumníkovi, aby zjištění interpretoval, tj. pokusil pojmenovat možnou příčinu a zdůvodnil z ní vyplývající závěr pro něj. Mezi takové příčiny patří:2(pp173–174)
Nevhodný výzkumný soubor – vybraný vzorek byl příliš malý nebo nereprezentoval dobře základní soubor ve vlastnostech, ke kterým se náš výzkum vztahoval.
Zvolený výzkumný nástroj – dotazník nebyl vhodným nástrojem nebo nebyl správně vytvořen (otázky byly komplikované, neměřily co jsme zamýšleli apod.).
Administrace výzkumného nástroje – pokud jsme využili tazatelů pro sběr výzkumu, mohli být málo motivovaní, zácvik nebyl dostatečný apod.
Nesprávné zpracování dat – při kódování hodnotil výzkumník tentýž jev u různých respondentů rozdílně, statistická metoda byla použita nesprávně atd.