われわれが何かを考える・判断をするためには、
前提となる価値基準や理論、仮定が必要である。
これらは複雑なセットになっていて、
その全貌を把握しがたい。たとえば
物理学・化学・生物学・数学の知識と応用力、
日常的な常識、宗教や社会の要求、個人的な嗜好、
直感や第六感、思い込み等々。
全ての基準や仮定に科学的な裏づけがあるわけではない。
しかし価値基準や理論、仮定はそれぞれ関連しあっていて、
（もし効果的に機能しているのなら）お互いに矛盾しない。
こうした要素がつくる体系を知的なフレームワークという。
思考の前提条件の集まりを、建物や機械の骨組みに喩えている。
しっかりしていないと自重で崩壊するところも建築物に似ている。
データを比較する、得た結果を評価する、結果から結論を導く、
といった作業のひとつひとつにフレームワークは使われている
（意識する・しないにかかわらず）。
たとえばマイクロアレイのデータを比較するときには
をそれぞれフレームワークが決めることになる。
さらに解析の結果、たとえばhsp70のひとつのクローンに注目したとして、
その遺伝子の発現変化を評価するためには、
蓄積していたデータとの比較が必要になる。
ここでもフレームワークが必要になる
（2倍というのはどれくらい大きい違いなのか？）。
こうした作業に必要なフレームワークは簡素なものでいいはずだ。
たいして複雑な作業ではないからだ。
優劣はある。ただ、評価するのが難しいのだけだ。
たとえば客観性（得た知見を多くの同業者と共有するために必要）、
現実に沿っていること（データをよく説明すること）、
仮定が妥当なものであること等々によって判断される。