留学生论文问卷与统计分析支持（支持中文沟通）｜The Brain（더브레인)
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在韩国写论文的时候
很多人会有一个疑问
同样是数据
为什么有的人一交就过
有的人却总是被打回来
问题不一定出在分析方法
而是
👉 教授看的点和你关注的点不一样
大多数人第一反应是
看p值
看显著
但教授一般不会先看这个
通常第一眼会看这几件事
1️⃣ 数据分布是不是正常
比如
某一类人特别多
某一类人几乎没有
或者
整体分布很奇怪
这种情况
哪怕结果显著
教授也会有疑问
2️⃣ 标准差是不是合理
有的变量
差异特别大
有的又特别集中
这种情况
很容易影响结果稳定性
教授一般会从这里判断
数据是不是“好用”
3️⃣ 结果是不是太“整齐”
这个很多人没注意
有些论文
所有假设都成立
方向也完全一致
看起来很完美
但反而容易被怀疑
真实数据
通常不会这么“顺”
4️⃣ 结果能不能一眼说清楚
教授其实很看这一点
如果一个结果
你需要解释很久
逻辑还绕
那这个结果本身
大概率也有问题
说实话
论文看到后面
教授看的已经不是
“你会不会做分析”
而是
👉 这个结果靠不靠谱
很多人会花很多时间
去调整模型
优化方法
但如果前面的数据
或者结果结构有问题
老师其实一眼就能看出来
如果你现在在写论文
可以换个角度想一下
如果你是老师
你会先看哪一部分？