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分析完成了，结果也显示显著。
逻辑上似乎没有问题。
但导师却这样说：
“结果不差，但可信度似乎有点不足。”
“受访者构成有点单薄啊。”
数值是对的，可作为论文，却显得不足。
为什么会出现这种情况？
论文评审，看的是“背景”，不是单纯的数字
很多研究生在完成 SPSS 分析后，
往往对“显著性结果”就满意了。
但论文评审者看的远不止于此：
📌 谁参与了调查？
📌 样本是如何构成的？
📌 数据是否值得信任？
换句话说，他们关注的不是“结果数字”，而是数据的来源与背景。
缺乏可信度的数据典型案例
❶ 100 人中有 60 人选择“非常同意”
→ 实际上，其中 30 份答卷是复制粘贴的结果
→ 统计数值存在，但可信度全无
❷ 通过社交媒体收集样本，却集中在某一年龄段
→ 样本分布严重不均，结果无法推广
❸ 70% 的受访者 3 分钟就完成问卷
→ 难以判断其回答是否认真
这样的数据，即使统计结果再漂亮，在论文中也难以获得说服力。
在“统计分析”之前，先要保证“答卷质量”
论文的数据分析，
并不是单纯地跑出一堆数字，
而是基于可信数据得出可解释的结论。
如果：
不知道受访者是谁
无法确认其是否认真作答
无法确保其符合研究条件
那么这些结果，随时可能被一句
“缺乏依据”推翻。
The Brain —— 从一开始就保证样本质量
The Brain 不只是把样本数量凑够，
而是着重保证数据的真实性与可靠性。
从 1700 万名面板中筛选符合条件的受访者
AI 质检系统
（延迟作答、重复作答、模式化作答自动过滤）
样本数量超额收集
例如目标 150 份，会先收集 180~200 份
再筛选出高质量样本用于分析
这样处理后，分析结果更具可信度，评审者也更容易接受。
可信度，不是数字，而是过程
很多时候，数据在数值上没问题，
但在论文中却显得不够稳妥。
原因大多出在：“数据是如何产生的。”
如果一开始就采用可信的方式收集数据，整篇论文就不会动摇。
论文结果的可信度，The Brain 从一开始就帮你保证。
