发布时间：2023-07-11 10:17
你已经完成了定量数据分析，现在是展示结果的时候了。但是从哪里开始呢?在本讲座中，我们将一步一步地指导你完成结果部分(也称为成果部分或分析部分)，以便你能够自信地构建论文或学位论文的这一部分。
撰写结果章节的第一步是回顾研究目标和问题。这些问题将(或至少应该!)是结果章节和讨论背后的驱动力，因此你需要回顾这些问题，并问问自己，(从以前的数据中)有哪些分析和统计检验可以帮助你解决这些问题。针对每个目标和研究问题，确定与之相关的具体分析要素。
与论文的所有章节一样，定量结果章节的开头应简要概述本章的内容和原因。例如，你可以解释说，你将首先介绍人口统计学数据，以了解样本的代表性，然后再介绍X、Y和Z。这一部分不需要很长，最多一两个段落。
第一组数据是样本的人口统计特征概述，即受访者的人口统计特征。
例如
a.他们的年龄范围是多少?
b.性别分布如何?
c.种族分布如何?
这是为了评估样本在整个人口中的代表性。这对归纳调查结果非常重要。如果样本不能代表全部人口，就不可能对结果进行概括,这是必须考虑的限制因素。要评估代表性，你需要清楚地了解人口统计数据。因此在设计调查时应确保收集了正确的人口信息，以便与样本进行比较。
在开始统计分析之前，确保数据适合计划的分析方法和技术。如果你试图分析的数据不符合特定统计技术的假设，那么分析结果在很大程度上将毫无意义。因此，有必要证明所使用的方法和技术是 "可接受的"。
通过讨论样本代表性、测量可靠性和数据形状奠定基础后，就可以开始实际的统计分析了。第一步是对变量进行描述性统计。
对于缩放数据，通常包括以下统计量：
a.平均值 - 这是一系列数字的数学平均值。
b.中位数(Median)--这是将一系列数字按顺序排列时的中点。
c.模式 - 这是数据集中重复频率最高的数字。
d.标准差 - 该指标显示了数字的分散程度。换句话说，所有数字有多接近平均值。
e.偏度 - 显示数字范围的对称程度。换句话说，数字是否趋向于在图表中心形成平滑的钟形曲线(这称为正态分布或参数分布)，或者是否向左或向右倾斜(这称为异常分布或非参数分布)。
f.峰度(Kurtosis)--该指标表示数据相对于正态分布而言尾部是强还是弱。换句话说，就是分布的峰度或平度。
一个大表格可以显示多个变量的所有上述参数，这是以经济的方式展示数据的一种非常有效的方法。你还可以使用颜色编码使数据更容易理解。
根据研究目标和研究问题的不同，分析可能在此阶段结束(即描述性统计)。但是，如果研究需要推断性统计，则此时应深入研究推断性统计。
推断统计用于对群体进行概括，而描述统计仅关注样本。用于推断的统计技术可分为两类。
第一类是比较组间测量值的方法，如t检验(测量两组间的差异)和方差分析(测量几组间的差异)。其次是评估变量间关系的技术，如相关分析和回归分析。在上述每种技术中，有些检验可用于正态(参数)分布的数据，有些检验则专门设计用于非参数数据。
可用于分析数据的检验似乎无穷无尽，因此很容易最终得到一堆检验数据。归根结底，最重要的是确保你使用的检验和技术能够实现你的研究目标并回答你的研究问题。
在结果部分，你应尽可能有效地使用数字数据和视觉元素。例如，如果你展示的是相关性表格，你可以使用颜色编码来强调相关性值的重要性，或者使用散点图来直观地显示趋势。读者越容易吸收结果，你就越能在下一章中有效地提出论点。
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