从分析中获得的检验统计量的

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报告检验统计量：提供值。这可能是 t 值、F 值、卡方值、相关系数或任何其他相关统计量，具体取决于所使用的检验。 说明自由度：指出与统计测试相关的自由度。自由度表示可用于估计统计数据的独立信息的数量。例如，在 t 检验中，独立样本检验的自由度为 (df = n1 + n2 – 2)，配对样本检验的自由度为 (df = N – 2)。 报告 p 值： p 值表示假设零假设为真，得到的结果与观察到的结果一样极端或更极端的概率。


报告与统计检验相关的 p 值。例如，p < 0.05 表示在常 英国手机号码 规水平 α = 0.05 上具有统计显著性。 得出结论：根据获得的 p 值，说明结果是否具有统计学意义。如果 p 值小于预定阈值（例如，p < 0.05），则说明结果具有统计学意义。如果 p 值大于阈值，则说明结果不具有统计学意义。 讨论解释：报告统计意义后，讨论研究结果的实际或理论意义。解释重要结果在研究问题或假设背景下的含义。如果适用，请说明研究结果的效应大小和实际意义。




考虑效应量测量：除了统计显著性之外，报告效应量测量通常也很重要。效应量量化了数据中观察到的关系或差异的大小。常见的效应量测量包括 Cohen d、eta 平方或 Pearson r。报告效应量可提供有关观察到的效应强度的更多有意义的信息。 准确透明：确保报告的统计意义和相关值准确无误。避免曲解或歪曲结果。对所进行的统计测试、所做的任何假设以及可能影响重要结果解释的潜在限制或注意事项保持透明。 调查结果部分的结论 研究论文中研究结果部分的结论部分是对主要研究结果及其含义的总结和综合。