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在论文审查过程中，最常被指出的问题之一就是统计分析结果的呈现方式。
即使研究者辛苦收集并分析了数据，若结果展示不当，论文的完整性和说服力都会大打折扣。
审查委员（教授）不仅会检查数值是否准确，更会仔细确认分析结果是否能合理地解释研究假设。
教授主要关注的核心点
样本数量与依据
不能仅仅说“调查了200人”，还必须说明为什么这个数目合理，是否有统计学上的计算依据。
统计方法的适切性
若研究目的在于验证假设，却只给出简单频数，或使用与研究设计不符的方法，往往会被批评。
显著性水平（p-value）的呈现
必须包含 p-value、置信区间等必要统计值，以证明结果不是偶然。
表格与图表的规范性
是否符合 APA 等学术规范，数值与单位是否标注完整、清晰。
解释的一致性
统计结果是否与研究假设逻辑连贯，并有合理的说明。
研究生常见错误
只写“结果是这样”，单纯罗列数值，却没有与研究目的结合进行解释。
表格和图表中遗漏显著性水平、样本数或单位，被要求重写。
应用了复杂的统计方法，却没有说明为什么要用该方法，导致说服力不足。
👉 最终能说服教授的不是数字本身，而是对结果的解释。
The Brain 的分析支持方式
样本数量依据
提供合理的样本量计算，确保至少 150 人以上，并在必要时多收集冗余样本，以便剔除不良回答后仍保持数据可靠。
符合审查标准的结果呈现
制作符合 APA 规范的表格与图表，并包含统计假设检验结果。
提供解释性文本
不仅仅呈现数值，还会整理说明“这些结果如何支持研究假设”。
再分析（A/S）支持
若在审查过程中被要求增加或调整分析，可以进行再分析。
站在教授的角度来准备
用于提交论文的统计结果，不能只从研究者的角度出发，
而是要以“教授会如何看待”为标准来整理，才更有可能顺利通过。
The Brain 将统计结果转化为教授可信、学术规范的资料，
帮助研究者在论文答辩和审查中更加自信地展示成果。
