所以，你已经克服了论文研究这项艰巨的任务——它可能是主要的，也可能是次要的，取决于你选择的途径。你做得很好。现在，你面临的是分析数据并撰写论文结果部分。如果你正处于这种情况，并且光是读到这些文字就心跳加速，那么你来对地方了。当被问及为什么写论文如此令人头疼时，典型的学生通常会给出两种答案。要么，他们只是不喜欢写大量的文字，要么——你可能也这么想——他们根本不喜欢分析数据。“论文又长又无聊！”典型的学生会抱怨道。嗯，学生们哭诉，我们回应。我们整理了一份非常全面、实用的指南，教你如何撰写论文的结果部分。为了进一步帮助你，我们将信息分解为定量和定性结果，这样你就可以专注于最适用于你的部分。
首先，您需要回想一下您已经评估过的内容，或者您的主要变量是什么。所有定量研究至少包含一个自变量和一个因变量，此时你应该明确定义它们。自变量是你控制的变量，用于测试其对因变量的影响。因此，因变量是你的结果变量。
其次，您需要确定变量是分类变量还是连续变量。分类变量是指具有固定数量可能值的变量，而连续变量是指最终得分范围较广的变量。最后，你需要回想一下你是否使用了所谓的协变量或混杂变量。这些变量可能会影响自变量和因变量之间的关系，你需要控制这些变量才能准确估计主要变量之间的关系。
让我们用一个例子来解释这一切。假设你的研究是评估身高是否与自尊相关。在这里，参与者的身高是一个自变量，而自尊是一个因变量。由于身高和自尊测量的分数都可能有很大差异，所以你有两个连续变量。你可能还想看看在控制了参与者的体重后，身高和自尊之间是否存在关联。在这种情况下，体重是一个你需要控制的混杂变量。
最后，你可能想看看在控制了参与者当前关系状态后，性别与阅读这本书的决心之间是否存在联系。在这里，关系状态是你的混杂变量。我们将在本篇博文中反复讨论这些例子。此时，务必记住，以这种方式概述你的研究有助于你以最轻松的方式撰写结果部分。让我们继续下一步。
在评论结果时，你可以这样说：
参与者平均身高173.50厘米（标准差=5.81），平均体重65.31公斤（标准差=4.44）。参与者平均自尊水平中等（标准差=5.55，标准差=2.67）。
请注意，在本例中，如果以1到10的量表评估参与者的自尊水平，你得出的结论是参与者的自尊水平中等。由于5这个值处于这个范围的中间，所以你得出的结论是自尊的平均值是中等的。如果平均值较高（例如，M = 8.33），你会得出参与者的自尊水平平均较高；如果平均值较低（例如，M = 2.44），你会得出参与者的平均自尊得分较低。
表 1.研究中使用的所有变量的描述统计数据：
| 米 | SD | |
|---|---|---|
| 身高（厘米） | 173.50 | 5.81 |
| 重量（公斤） | 65.31 | 4.44 |
| 自尊 | 5.55 | 2.67 |
现在让我们回到第二个研究示例，假设你想报告男性和女性想要阅读浪漫小说的程度，其中该程度采用1-10（连续）的等级进行评估。结果如表2所示。
表 2.按性别划分的读书决心描述统计数据：
| 男性 | 女性 | |
|---|---|---|
| 读书的决心 | M = 3.20 | M = 6.33 |
| 读书的决心 | 标准差 = .43 | 标准差 = 1.36 |
我们可以通过参考第二个关于性别、阅读浪漫小说的决心以及参与者的关系状态的示例来了解如何报告不同群体的频率统计数据。这里有三个分类变量（如果通过让参与者回答“是”或“否”来评估他们阅读小说的决心）。因此，你报告的不是平均值和标准差，而是频率和百分比。换句话说，您要记录的是有多少男性和女性想要阅读这本书，以及其中有多少人处于恋爱关系中，如表 3 所示。您可以按以下方式报告这些统计数据：
20名（40%）男性受访者表示想读这本书，35名（70%）女性受访者表示想读这本书。此外，22名（44%）男性和26名（52%）女性受访者表示他们目前处于恋爱关系中。
表 3.研究中使用的所有变量的频率统计：
| 男性 | 女性 | |
|---|---|---|
| 读书的决心 | ||
| 是的 | 20（40%） | 35（70%） |
| 不 | 30（60%） | 15（30%） |
| 感情状态 | ||
| 是的 | 22（44%） | 26（52%） |
| 不 | 28（56%） | 24（48%） |
第一个是相关性，当你想确定一个或多个（连续、独立）变量是否与另一个（连续、因）变量相关时，可以使用相关性。例如，你可能想看看参与者的身高是否与他们的自尊水平相关。第一步是报告变量是否服从正态分布。您可以通过查看描述数据的直方图来做到这一点。如果直方图呈现钟形曲线（见下方紫色图表），则表示数据服从正态分布，需要进行皮尔逊相关性分析。在这里，您需要报告获得的 r 值（相关系数）和 p 值（p 值需要低于 0.05 才能确定显著性）。如果发现相关性，则需要说明以下内容：
皮尔森相关性分析的结果显示，人们的身高和自尊水平之间存在正相关关系（ r = .44， p < .001）。
最后需要注意的一点，对所有分析都很重要，那就是当p值为 .000 时，切勿写成“ p = .000”，而应写成“ p < .001”。这是因为 p 值永远不可能恰好等于 .000。在所有其他情况下，应使用“ p = .011”来表示精确的 p 值。
如果你的数据呈偏态分布而非正态分布（见红色图表），那么你需要依赖Spearman相关性分析。在这里，你可以这样报告结果：
Spearman 相关性分析显示，身高与自尊呈正相关（r = 0.44， p <0.001）。最后，如果你使用了协变量，例如参与者的体重，则使用了偏相关。现在，你的结果会告诉你，在控制了参与者体重后，身高与自尊之间的相关程度。你可以这样报告结果：在控制了参与者体重后，身高与自尊之间存在显著的正相关。（r = .39，p = .034）。你还需要制作一个表格来总结你的主要结果。如果你没有使用协变量，你的表格会相当简单，例如表 4 所示。如果你使用了协变量，你的表格会稍微复杂一些，例如表 5 所示。请注意，这两个表格都使用“-”来表示表中已经标注的相关性。另请注意，“*”、“**”和“***”分别用于标注在不同水平上显著的相关性。
表 4.研究中使用的所有变量之间的相关性：
| 身高（厘米） | 自尊 | |
|---|---|---|
| 身高（厘米） | 1.00 | – |
| 自尊 | .44*** | 1.00 |
| *** p < .001 |
| 控制变量 | 身高（厘米） | 自尊 | 重量（公斤） | |
|---|---|---|---|---|
| 没有任何 | 身高（厘米） | 1.00 | – | – |
| 自尊 | .44*** | 1.00 | – | |
| 重量（公斤） | .38** | .32** | 1.00 | |
| 重量（公斤） | 身高（厘米） | 1.00 | – | – |
| 自尊 | .39* | 1.00 | -.44 | |
| * p < .05；** p < .01；*** p < .001 |
例如，当您想了解性别（具有两个级别的分类自变量：男性/女性）是否影响读书的决心时，您可以进行卡方分析，当该变量用是/否答案（具有两个级别的分类因变量：是/否）来衡量时。报告结果时，首先应制作如上表 3 所示的表格。然后，报告卡方检验的结果，并注明皮尔逊卡方值、自由度和显著性值。所有这些信息都可以在输出中看到。最后，您需要报告关联强度，为此您需要查看 Phi 值和 Cramer 的 V 值。当每个变量只有两个类别（如本例所示）时，Phi 值和 Cramer 的 V 值相同，因此报告哪个值都无所谓。但是，当其中一个变量有两个以上的类别时，最好报告 Cramer 的 V 值。报告这些值时，您需要指明实际值和相关的显著性水平。请注意，Cramer 的 V 值范围是 0 到 1。该值越接近 1，关联强度越高。您可以按以下方式报告卡方分析的结果：性别与阅读言情小说的决心之间存在显著关联（x 2 (1) = 25.36， p < .001）。Cramer 's V 值显著（Cramer's V = .75， p < .001），表明关联强度较高。
在t检验的例子中，你有两个条件的分类自变量，分别对应参与者是男性还是女性。在评估关系状态（自变量有三个等级：单身、恋爱中和离婚）是否影响阅读浪漫小说的决心（以1-10的等级进行评估）时，你需要三个条件的自变量。在这里，您将以类似于t检验的方式报告结果。首先，您需要报告三组参与者阅读决心的均值和标准差，并指出谁的均值最高，谁的均值最低。然后，您需要报告方差分析 (ANOVA) 的结果，即F值、自由度（用于受试者内和受试者间比较）以及显著性值。这里有两点需要注意。首先，在报告结果之前，你需要检查输出结果，看看所谓的 Levene 检验是否显著。该检验评估方差的同质性——假设所有比较组的方差都相同。如果检验结果不显著，则表示假设成立，你需要报告标准 F 值。但是，如果检验显著，则假设已被违反，您需要报告 Welch 统计量、相关自由度和显著性值（您将在输出中看到；例如，参见上图 3）。其次要注意的是，方差分析只能告诉你组间是否存在显著差异——即使存在差异，它也无法告诉你这些差异具体在哪里。为此，你需要进行事后比较（Tukey's HSD 检验）。结果会告诉你哪些比较是显著的。
您可以通过以下方式报告您的结果：
单身参与者最有决心阅读这本书（M = 7.11，SD = .45），其次是离婚参与者（M = 5.11，SD = .55）和处于恋爱关系中的参与者（M = 4.95，SD = .44）。方差分析显示，组间差异显著（F (2,12) = 5.12， p = .004）。事后比较显示，单身参与者与处于恋爱关系中的参与者之间存在显著差异（ p = .003），单身参与者与离婚参与者之间存在显著差异（ p = .004）。离婚参与者与处于恋爱关系中的参与者之间没有显著差异（p = .067）。
例如，当您想测试关系状态（具有三个级别的分类独立变量：单身、恋爱中、离婚）是否影响阅读浪漫小说的决心（连续因变量，以 1-10 的等级评估）时，您将使用 ANCOVA，在控制参与者对书籍的一般兴趣（连续协变量，以 1-10 的等级评估）之后。要报告结果，您需要查看输出中的“被试间效应检验”表。您需要报告F值、自由度（针对每个变量和误差）以及协变量和主要自变量的显著性值。与方差分析一样，显著的方差分析不会告诉您差异在哪里。为此，您需要进行有计划的对比，并报告不同比较结果的相关显著性值。
您可以通过以下方式报告结果：
协变量“对书籍的普遍兴趣”与阅读言情小说的决心显著相关（F (1,26) = 4.96, p < .001）。在控制了对书籍的普遍兴趣的影响后，关系状态对阅读言情小说的决心也具有显著影响（F (2,26) = 4.14, p < .001）。(26) = 2.77, p = .004）和离婚的人（t (26) = 1.89, p = .003）相比，单身人士阅读言情小说的决心显著增强。
例如，假设您的定性研究重点关注年轻人吸烟的原因。您向参与者提出了一些问题，探讨他们开始吸烟的原因、继续吸烟的原因以及希望戒烟的原因。由于您的研究是按这种方式组织的，因此您已经确定了三个主要主题：(1) 开始吸烟的原因，(2) 继续吸烟的原因，以及 (3) 戒烟的原因。然后，您将探讨参与者开始吸烟、继续吸烟以及希望戒烟的具体原因。您确定的每个原因都将作为一个子主题。报告结果时，你应该将文本组织成小节。每个小节应围绕一个主题。然后，在每个小节中，你需要讨论你在数据中发现的子主题。假设你发现年轻人开始吸烟的原因是：(1) 他们认为吸烟很酷，(2) 他们面临同侪压力，(3) 他们的父母以身作则地模仿吸烟行为，(4) 他们认为吸烟可以减轻压力，以及 (5) 他们想尝试新事物。现在你的“开始吸烟的原因”主题下有五个子主题。你现在需要做的是展示每个子主题的发现，同时报告最能描述你的子主题的引言。你需要对每个主题和子主题都执行此操作。
制作一个表格列出所有主题、子主题和相关引述也是一个很好的做法。
以下是如何在文本中报告引文的示例：
几位参与者表示，他们开始吸烟是因为他们认为吸烟很酷。一位参与者说：“当时我只有15岁，看着那些年纪比我大一些的男孩，大家都觉得他们很酷。我很害羞，总是想更引人注目。所以我想，如果我开始吸烟，我就会更像这些年纪比我大一些的男孩。”（访谈1，男性）
例如，你可能注意到，治疗师认为讨论以下问题很重要：（1）问题的根源；（2）患者缺乏医疗困难；（3）压力体验；（4）压力与问题的联系；以及（5）对问题的新理解。你可以在观察中将这些作为主题。
因此，你需要分别报告每个主题。你可以先概述你的观察结果（可以是你观察到的对话或行为），然后对其进行评论。
以下是一个例子：
治疗师：过去几个月里有什么事情让您感到压力很大吗？
病人：当然了。我以为我会丢掉工作，不过那已经过去了。之后我和女朋友分手了。不过除了这些事之外，我过得还不错。
治疗师：当您有压力和没有压力时，您的症状有什么不同吗？
病人：嗯。其实是的。现在想想，我经历那些时期的时候，它们大多都在。
治疗师：压力会不会加剧你的症状？
病人：我从来没想过。我觉得这似乎合乎逻辑。是吗？
在这个例子中，治疗师试图将患者的症状与压力联系起来。她没有明确地告诉患者“你的症状是由压力引起的”。相反，她通过提问引导他将症状与压力联系起来。这似乎很有帮助，因为患者自己已经找到了压力和症状之间的联系。
焦点小组与访谈类似，不同之处在于焦点小组是针对一群人进行，而不是一次只针对一个人。因此，对焦点小组数据的分析与对访谈数据的分析类似。阅读上文关于报告访谈结果的部分可能会有所帮助。举个例子，假设你的焦点小组正在研究为什么有些人更喜欢可口可乐而不是怡泉，反之亦然。你已经记录了焦点小组的讨论内容，并从数据中提取了主题。你发现了人们偏爱这两种饮料中某一种的各种各样的原因。报告结果时，你应该分成两部分：一部分列出你偏爱可口可乐的理由，另一部分列出你偏爱怡泉的理由。在每一部分，你都需要明确这些偏好的具体原因。你应该将这些具体原因与特定的引言联系起来。
以下是一个示例：
一些参与者偏爱怡泉而非可口可乐的第一个原因是，怡泉被认为甜度较低。一些参与者对此表示赞同。其中一位参与者表示：“我不喜欢可口可乐，因为它太甜了。怡泉的苦味更浓，而且我感觉不到糖分的摄入。”（参与者2，女性）另一位参与者表示赞同，并指出：“我完全同意她的说法。因为可口可乐很甜，所以我感觉像吃了一颗糖，这并不能让我感到清爽。一杯冰镇怡泉更提神。喝完之后我都不想喝水。”（参与者4，男性）
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