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过度使用统计术语，为什么反而可能成为负担
在写论文时，很多人都会有这样的想法：
“是不是多用一些统计术语，看起来才更专业？”
于是正文里开始密集出现：
回归系数、正态性、多重共线性、置信区间、效应量……
但在实际评审中，经常会听到这样的评价：
“分析是做了，但核心观点不够清晰。”
在论文审阅过程中，我们反复发现：
与“术语很多的论文”相比，“在必要位置准确使用术语的论文”往往更容易获得高评价。
1️⃣ 术语越多，研究信息越容易被淹没
统计术语是说明工具，而不是研究目的。
常见问题包括：
方法说明多于结果解读
单段落内堆砌过多专业术语
这种情况下，读者知道“用了什么分析方法”，
却看不清“真正重要的发现是什么”。
2️⃣ 评审不会替作者补充解释
很多研究生会有这样的心理：
“这个程度，评审老师应该能理解吧……”
但评审不会做推测。
他们只根据论文中写出来的内容进行判断。
如果只是罗列统计术语，却没有清晰解释，
论文就会被评价为“说明不足”。
3️⃣ 方法、结果与讨论部分没有区分清楚
统计术语不应该在所有章节中以相同密度出现。
常见问题：
在结果部分重复方法说明
在讨论部分仍然以公式与系数为主
这种写法会让论文结构变得模糊，
读者难以判断在哪一部分理解什么内容。
4️⃣ 当“展示感”超过“准确性”
如果在尚未充分理解的情况下使用统计术语，
风险反而更大。
典型信号包括：
未定义就直接使用术语
混用不同概念
插入与语境不匹配的专业表达
这种情况下，论文不会显得更专业，
反而会暴露理解上的不稳定。
5️⃣ 好论文会“翻译”统计术语
获得高评价的论文，
不会简单丢出术语。
更稳妥的写法是：
术语 → 含义 → 与研究情境的连接
例如：
“结果显著” → 实际体现了什么差异？
“系数较大” → 说明发生了怎样的变化？
这样，统计术语就不是阅读障碍，
而成为解释研究发现的工具。
统计术语的价值，不在于数量，而在于使用质量
论文的专业性
来自表达的清晰度，而不是术语的多少。
相对稳妥的原则包括：
只使用必要术语
必须伴随结果解释
区分各章节功能
重准确，轻炫示
将术语转化为读者能理解的语言
遵循这些原则，论文不仅更易阅读，
说服力也会明显增强。
The Brain 在论文结构与表达优化中，
不会刻意减少或隐藏统计术语，
而是帮助研究者在真正理解的基础上，准确表达。
留学生论文问卷与统计分析支持（支持中文沟通）｜The Brain（더브레인)
联系方式：010-7204-7567