《心理与教育论文写作(第2版)》课件9.第九章 研究结果.pptx
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1、第九章 研究结果 关键问题 研究结果应该包括什么内容?如何编排结果的内容?如何在结果中安排及报告数个互有关联的小研究?如何在结果中加插小标题?如何在结果中报告各项描述性或推论性统计?如何在结果中安排文字、统计量等内容的次序?可否在结果中报告人口学信息、参与者的分组、测验信效度等资料?可否在结果中展开讨论?第一节“结果”的内容第二节 编排“结果”内容次序的规则第三节 撰写“结果”的常用实践技巧第一节 “结果”的内容 呈现研究结果就是对数据进行统计分析,用文字、数字、插图、表格的形式把结果报告出来。展示凌乱的原始数据,容易令读者只见树木,不见森林,难以把握结果。因此,除了极小样本的研究外,我们无法
2、也无须报告研究内每个参与者的原始数据,一般来说,只要报告描述性数据(如平均数和标准差)就可以了。若有必要,可考虑摘录部分原始资料(如访谈中的重要对话),放于附录。论文中的研究结果应该是经整理、综合、易于理解及分析的,原则是让读者了解研究者的发现,即研究结果或数据是否支持研究的假设。在报告我们所进行的分析及结果时,应用词准确、表达清晰,并尽量包含足够的资料和信息。第二节 编排“结果”内容次序的规则 在编排结果内容的次序时,要考虑的因素包括以下几点。(1)尽量围绕研究假设、目的或问题。如果有多个研究假设,那么研究结果的呈现次序,一般与前面提出的假设次序保持一致。如在方法部分的顺序是甲、乙、丙、丁四
3、类测试,结果部分也应是如此次序。即使没有研究假设,研究结果的呈现次序也要符合说明问题的逻辑。(2)先展示描述统计,再报告推论统计。描述统计(如平均数、标准差)是推论统计(如方差分析、t检验)的基础,推论统计是在描述统计的基础上进行的,所以,应先叙述描述统计,后叙述推论统计。对于连续数据,先报告集中趋势和变异量(通常是平均数和标准差),再报告推论统计的结果(如t检验)。在呈现相关矩阵前,也应首先提供平均数和标准差。对于类别数据,应提供频次和百分比,然后再表述推论统计结果(如卡方检验)。当然若需要展示的统计结果及表格比较多,则只能保留推论统计的结果。(3)按重要性和主次排序。在不影响多个结果之间逻
4、辑关系的前提下,应该先报告最精彩的结果,关键是尽量讲出一个动听且富有吸引力的故事。也就是说,我们不按统计分析的顺序做流水账报告,而是按照故事的顺序,切入主题,把最重要的结果先报告出来,然后再报告一些次要的结果。当然,上述的考虑因素可能出现冲突,导致不同的编排次序,如何取舍反映了作者的风格,也受具体研究问题的影响。不过,一般来说,往往先报告一些基本的数据信息,如问卷的信度、因素分析及性别差异等,这在逻辑上需先行报告,并无多大争论,接下来我们应主次分明,按逻辑关系及重要性去铺排其他的结果。第三节 撰写“结果”的常用实践技巧1.先描述再回答研究问题 在“结果”部分,我们一般先进行描述性的分析,呈现一
5、些简单的均值或二联表等,例如,我们列出参与者在不同年级的人数及得分(均值及标准差)。这部分主要是让读者对数据及变量有一个初步的感觉及认识。然后我们才对研究内的问题,逐一进行特定的分析。假设研究包括两个主要问题,结果部分可包括三个小标题,第一个是初步的描述性分析,这部分可以不加小标题,接着我们用两个小标题,分别去回答两个主要的研究问题。当然若每个问题所涉及的内容均十分简短,则无须在结果部分加小标题。2.逐点报告涉及显著性检验的分析(1)研究问题。例如,本研究旨在了解男女在创造力测验上的差异。四类课程的成效差异是本研究的重点。(2)所采用的统计方法。例如,我们采用3年龄组2性别的方差分析。我们采用
6、多元回归方法。我们采用探索性因素分析。(3)数据分析的自变量及因变量。例如,在回归方程中,性别、年龄及前测得分为预测变量,实验中的反应时为因变量。在方差分析中,测验条件为被试内自变量,性别为被试间自变量,而测验成绩为因变量。(4)数据分析涉及的重要细节。例如,我们采用主成分分析,正交旋转,抽取特征值大于1的因子。在协方差分析中,我们将年龄作为协变量,以控制年龄的影响。3.尽量先用文字叙述结果,再报告统计量(1)对简单分析,可先写结果,辅以统计量。例如,在报告每一部分的结果时,先叙述结果,后叙述统计量,即先文字,后数字。报告统计数据之前的文字,有助于说明这些数据统计和研究假设之间的逻辑关系。单纯
7、基于统计量的叙述比较呆板,令读者较难理解。例如,进行了2性别2心境状态ANOVA,性别不存在主效应;F(1,99)=0.20,p=656。但心境存在主效应;F(1,99)=7.87,p=.006。快乐的人比悲伤的人心境更生I动。性别和心境交互作用不显者:,F(1.99).=0.40,P=:529。.错误范例 应先用文字进行描述,再写统计数据;描述时尽量使用最接近生活的词语,以便读者更容易理解。例如,上面的结果可考虑改为:在是否能够生动回忆童年期的分析中,我们以回忆生动程度为因变量进行了2性别2心境状态ANOVA。结果表明,男女生回忆的生动程度没有显著差异;F(1,99)=0.20,p=.656
8、。然而,本研究最主要的发现是,与悲伤的人相比,快乐的人能报告出更生动的回忆,F(1,99)=7.87,p=.006。但心境对生动程度的影响,在男女生中相同,交互作用并不显著;F(1,99)=0.40,p=.529。回归分析表明,随着年纪越大,参与者的反应越慢;=-.453,p=.004。t检验显示受训练者(M=48.30)的答对率,比控制组(M=35.13)要高;t(150)=18.27,p=.042。须留意在文字描述方面,尽量不用统计术语(例如,不用性别不存在主效应年龄有负向效应),也避免用变量名(例如,不用学业成就动机反应时),而尽量用更接近日常用语的概念内容(例如,年幼的学生更有兴趣学习
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