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在论文或报告中呈现统计分析结果时，
许多研究者常常以一句
“p＜.05，具有显著性”来结束。
但统计并非单纯的数字呈现，
而是 将数据含义以故事方式表达的过程。
审稿专家或企业负责人关注的不是数字本身，
而是这些数字意味着什么，
以及为何会产生这样的结果。
1️⃣ 基本结构：结果 → 解释 → 含义
统计结果的陈述，应包含完整的语义逻辑：
“服务满意度越高，再购买意向越强（p＜.05）。
这表明服务质量对客户忠诚度具有积极影响。”
呈现结果 → 解读意义 → 提出理论或实务启示
让数据能够“讲故事”。
2️⃣ 避免简单数字堆叠，重点在于解释
错误示例：
“平均数为4.12，标准差为0.87，相关系数为0.43。”
此类句子虽信息齐全，却 没有核心价值。
正确示例：
“服务满意度平均为4.12（SD=0.87），处于较高水平；
服务满意度与价格认知存在显著正相关（r=.43, p＜.01），说明两变量之间具有正向关系。”
数字后必须接上“数据告诉我们什么”。
3️⃣ 利用连接词提升叙事流畅度
统计结果讲究逻辑连续性，可使用：
此外、然而、尤其、这意味着、因此 …
示例：
“此外，年龄越高满意度越低（p＜.05），
这可能是因为中老年群体对服务便利性的要求更高。”
让读者顺着数据的逻辑自然继续阅读。
4️⃣ The Brain 的结果解读支持服务
The Brain 提供从统计结果到叙事表达的一站式支持：
依据 SPSS 输出自动生成论文级解释文本
按 APA 第七版标准统一格式与统计符号
以“结果–解释–意义”结构呈现解读
如遇审稿意见，可提供修改与 A/S 支持
研究者无需为文字表述纠结，可专注学术逻辑与研究深度。
📌 总结
好的数据若缺乏解读，只是数字；
有意义的解读才能让数据变成“结论的证据”。
The Brain 以专业统计语言帮助研究者
将数据转化为 具有说服力的研究叙事。
