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完成论文的统计分析后，研究者们最常说的一句话是：
ﾷ “虽然拿到了表格，但不知道该怎么写进论文……”
ﾷ “p值是 0.03，是不是就代表显著了？”
ﾷ “写分析解读比做分析还难……”
事实上，比起分析本身，更难的是看懂结果表并写出正确的解读内容。
今天就为统计初学者们提供一个简单易懂的统计结果解读指南。
📌 解读统计结果表的关键 3 要素：
▶ 平均值 & 标准差（Mean & SD）
表示各组数据的“集中趋势”和“离散程度”。
示例：
A组：M=3.5, SD=0.4B组：M=2.9, SD=0.8
➡️ A组平均更高，且回答更一致（标准差更小）。
▶ 检验统计值（t值、F值等）
判断组间差异是否显著的关键统计量。
示例：
t = -2.51
➡️ 数值越大，组间差异越明显。
▶ 显著性概率（p值）
表示结果出现是偶然的概率。
ﾷ p < .05：结果具有统计学意义（显著）
ﾷ p > .05：结果不具显著性，差异可能只是偶然
📌 解读示例（以 t 检验为例）：
| 性别 | 平均（M） | 标准差（SD） | t 值 | p 值 |
| 男性 | 3.21 | 0.45 | ||
| 女性 | 3.76 | 0.52 | -3.17 | .002 |
➡️ 论文中可这样写解读句：
“女性受访者（𝑀=3.76, 𝑆𝐷=0.52）相比男性受访者（𝑀=3.21, 𝑆𝐷=0.45），在满意度上表现出显著更高的得分（t=-3.17, p=.002）。”
📌 The Brain 提供的支持服务：
ﾷ 提供整理好的统计结果表 + 解读文字
ﾷ 解读内容按论文标准格式撰写
ﾷ 附带变量表 / 编码手册，方便理解和修改
ﾷ 如教授反馈需调整，支持解读修改和售后服务
统计表格不是冰冷的数字，而是在等待研究者解读的“故事”。The Brain 让你不仅拥有数据，还拥有能直接写进论文的——完整解读+说明文稿。
