当分析结果出来后，
研究者往往会面对一整页的数字——
显著性检验（p 值）、相关系数、回归系数等。
但如果对这些数字的含义理解错误，
解读就会完全走向相反的方向。
The Brain 在长期支持论文分析的过程中，
整理出了研究生最常犯的 5 种误解。
只要避开这些错误，论文的可信度就会明显提升。
1️⃣ p 值小，并不代表效果“很大”
p < .05 只意味着：
“这种效果存在的可能性较高”，
但并不说明效果本身有多强。
例如：
p = .001，但解释力（R²）只有 3%
→ 统计上显著，但实际影响非常弱
因此，显著性与效果量（Effect Size，如 β、η²、R²）
必须一起解读，才能得出正确结论。
2️⃣ 相关关系不等于因果关系
即使 r = .60，
也不能直接断言 A 导致了 B 的变化。
相关分析只告诉我们：
方向（正 / 负）
强度（0～1）
是否存在关系
仅凭相关结果就写成
“A 显著提升了 B”，
是论文审稿中最常被指出的错误之一。
3️⃣ 回归系数大，不一定代表变量更重要
无论是非标准化系数 B，还是标准化系数 β，
数值较大并不意味着该变量一定“最重要”。
还必须同时检查：
是否显著（p 值）
是否存在多重共线性（VIF）
是否真正提高了解释力（ΔR²）
变量的重要性，应在整个模型结构中综合判断。
4️⃣ 均值差异显著，但实际差距可能很小
例如：
A 组均值 3.95
B 组均值 3.85
差异显著，但实际只差 0.10 分
在现实情境中，这样的差异可能几乎没有意义。
因此，在使用 t 检验或方差分析时，应同时考虑：
均值差的大小
标准差
效果量（d 或 η²）
只有这样，才能进行有实际意义的解释。
5️⃣ 只罗列统计结果，会削弱论文说服力
如果只呈现结果，
却不解释“为什么会这样”，
论文的讨论部分就会显得空洞。
有效的解读应包括：
与既有研究的一致或差异
背景因素（社会、环境、群体特性等）
实务意义（企业或政策层面的启示）
研究限制与未来研究方向
统计结果不能机械式陈述，
必须结合研究情境进行解释。
The Brain 在提供分析结果时，
不仅给出数值，
还会同步提供解读方向与逻辑结构建议。
同样的数据，
从不同视角解读，
论文的说服力会完全不同。
显著性 → 效果量 → 模型稳定性 → 情境解读
只要平衡好这四个层面，
在分析解读阶段就不会轻易动摇。
The Brain 通过连接统计结果与理论语境，
帮助研究生显著提升论文的完成度与说服力。
