目录
在论文审查中，统计分析几乎是被指出问题最多的部分之一。
出现问题的原因往往不是“分析结果错了”，
而是研究者无法逻辑性地解释分析过程，
或所使用的分析方法与研究目的不匹配。
要知道，统计分析不仅仅是“会用 SPSS”，而是验证整个研究设计合理性与科学性的关键环节。
1️⃣ 分析方法与研究目的不符
这是最常见的错误。
例如：
如果要探讨变量之间的因果关系，就不该只做相关分析（correlation），而应使用回归分析（regression）。
如果要比较群体间的差异，就应使用交叉分析（cross-tab）或t 检验（t-test）。
然而，许多研究者在没有明确研究目的的情况下，
只是“选择 SPSS 里看起来最方便的分析方法”，
最终导致分析逻辑与研究目标不一致。
2️⃣ 缺乏样本量依据
论文审查委员首先关注的问题之一是：
“为什么使用这个样本量？”
很多人以为只要样本超过 150 份就够了，
但合适的样本数量应取决于研究设计与统计要求。
需要根据置信水平（通常为95%）与允许误差（±5%）
来说明样本量计算依据。
若缺乏这一说明，研究的统计有效性与可信度都会受到质疑。
3️⃣ 未剔除不诚信回答
如果不进行数据清理就直接分析，结果的可信度会明显下降。
例如：所有题目都选择相同选项；
不合逻辑的回答（如“15岁、职业为教授”）。
这些异常数据会扭曲平均值与显著性检验结果。
因此，必须在分析前进行AI 自动筛查与专家复核，
以确保数据真实可靠。
4️⃣ 只关注显著性（p-value）
许多论文只写到：
“p<.05，因此结果具有显著性。”
但这只是统计意义的开始，而非终点。
审查委员常追问：
为什么显著？
效果量（effect size）有多大？
结果与理论假设的关系是什么？
只有同时解释这些问题，
统计分析才算完整且有说服力。
5️⃣ 结果表格格式不规范
若结果表不符合 APA 第7版规范（APA 7th），
或符号、数值对齐、缩写不统一，
都会让整篇论文的专业度大打折扣。
论文提交时，表格与图表的视觉规范性
同样是评审的重要考量因素。
因此，切勿直接复制 SPSS 输出结果，而应重新整理与规范化展示。
💡 The Brain 的统计分析支持方式
The Brain 在支持大量研究生论文分析的过程中，
非常清楚论文审查中常被指出的关键问题。
针对研究目的提供最合适的分析设计方案；
150人以上样本量 + AI 自动剔除无效回答；
提供符合 APA 格式 的表格与图形；
附带统计结果解释文本及 A/S 支援（含审查修改回应）。
通过这一流程，
研究者不仅能得到结果，
还能获得逻辑严谨、解释充分的统计分析报告。
📊 统计不是“计算”，而是“逻辑”
在论文审查中，统计分析不仅是一种技术，
更是验证研究逻辑与可信度的过程。
The Brain 以 SPSS 为基础，结合系统化数据管理与专家分析，
帮助研究者产出高可信度、高完成度的研究成果。
