如果您研发了一套全新的科研方法或理论，则应在相应的方法或讨论部分介绍，否则，科研成果的核心内容应在论文的结果部分阐述。

研究结果最常见的错误：

1、将数据（data）与信息（information）相混淆。任何可测量内容均可成为数据，但是只有有意义的数据才能成为信息。信息总是有用的，数据不一定。

2、数据太多会掩盖重要信息。读者无需了解均数、中位数、标准差（SD）、标准误（SE）、可信区间（CI）以及每个测量值的范围。

3、围绕一个具有统计学意义的P值撰写论文或摘要。如果不是预先说明了该假设，那么结果几乎是偶然的。相反，应基于研究的重要发现来撰写，不管是否有统计学意义。

研究中各类数据的角色：

1主角：效应量（你的发现）

2配角：效应量的可信区间（研究发现的精密度）

3第二配角：如果有需要可以加入校正的分析（对备选解释的探讨）

4P值：作为配角出现，不要让P值、F值、或卡方检验抢镜，效应量必须是主角

描述性结果与分析性结果

论文中的结果存在两种基本类型：描述性的和分析性的。

描述性结果：

描述性结果只有一种变量，预测变量或结果变量，二者必居其一。

描述性数据类型基本分三种：二分、分类、连续数据。

分析性结果：

原则：

1、意向治疗分析原则（intention-to-treat），也成为一旦随机，总被分析（oncerandomized,alwaysanalyzed）。主要的对比应在最初被分到不同组的研究对象之间进行，无论是否接受了指定的干预还是完成了研究。其他类型也应尽量遵循这一原则。

2、要在组间分析，而非组内分析。这一原则尤其适用评估某疗法对某个连续结果的影响的随机试验。

3、对独立样本单位进行对比也必不可少。

需要比较什么

效应量是比较的核心，而非P值。

效应量：系统研究法

单一的研究会有多个效应量，但是论文不应都涵盖，列出最重要的5-10个最重要的分析结果机即可。如果研究结果比较少也没关系，简洁即是美。

二分预测变量与二分结果变量的简单效应量如何选择

取决于研究设计。

比值的差异没有意义，比值比才是有效的值。

统计数据

1、使用可信区间来表示估计的精密度

2、P值与可信区间。需要了解一个概念，及无效应，也就是说比较组之间不存在差异性的分析结果。无效应在可信区间位置会对P值造成很大影响，这是需要注意的。

3、关于P值得0.05，如果P值在此附近，稍大或稍小不能直接下判断，而是应根据可信区间及其他的研究结果具体分析。

4、P值不要比0.更精确，这样没有意义。

5、不要比较P值，这样会得出错误结论。

读者期待有什么发现

结果部分真正要包含什么，按什么顺序描述，论文有其特定的基本分类。

1、描述性结果

2、主要研究发现

3、其他重要方发现

4、附带的研究结果

重要：

1、不要围绕着图表开始结果部分的写作，原则是正文、图表应相互补充。正文通过建议读者在不同的图表中寻找特定的发现或比较的结果，以突出强调那些图表。

2、如果正文中有很多数字，精确且重要，则选择表格。如果趋势比数字重要，选择图形。

3、如果无法条理组织写作，则考虑使用小标题。

关于本文统计学部分内容，请







































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