#博主之聲# 【心理學實證論文寫作:結果部分應該這樣寫[思考]】
心理學論文的結果部分,就是呈現研究數據的統計結果。由于科學研究大都是檢驗假設的,因此,統計結果其實就是假設檢驗的結果。在進行假設檢驗的過程中,會計算各種統計量,一些統計量也需要呈現在結果部分。

所以,心理學論文結果部分的作用,就是作者向讀者提供支持自己觀點的統計證據。呈現統計證據,不是走過場,更不能不講究,它實際是論文承前啟後的關鍵環節。經由結果,作者找到的科學問題才能得以檢驗;經由結果,作者方可論證自己研究的科學問題是有價值、有意義的。因此,對于作者而言,結果就像那冬天裡的一把火,溫暖著自己、照亮著自己;相應地,結果也溫暖著讀者、照亮著讀者。

既然像是一把火,並且是冬天裡的一把火,那麼,結果部分應當是目標明確而集中的,就是呈現支持作者觀點的統計證據,不是證據或不是有力的證據,就不要呈現(如果是負性證據,作者可以重新構思研究,探索另外的問題)。結果部分,不是枯燥的、冰冷的,作者要充滿愛意和熱情地看待結果,要充滿自信和自豪地撰寫結果,把結果的珍貴切實地體現出來。如果作者自己對寫出的結果部分(例如,那些相關矩陣、那些多重比較)都不想看第二遍,那麼,讀者可能連第一遍都不想看。

作者撰寫結果部分時,應懷著披露重大發現的激動。每次修改論文或以後閱讀論文,看到結果部分依舊有怦然心動的感覺,那麼,結果部分才算寫好了。

撰寫結果時,至少需要注意如下方面:

第一,對于實驗研究,結果部分應當先檢核實驗操縱的效果。通常,報告出來的都是操縱有效,如果無效,那是研究設計存在缺陷,作者早就調整研究方案了。這個注意事項,其實是提醒作者在分析數據時,要先檢核實驗操縱是否有效,防止出現錯誤。

第二,時刻記著結果是統計分析的結果,是假設檢驗的結果,那些對假設檢驗無益的內容,或者不能提出合理研究假設的內容,不要寫在結果部分。例如,不少學位論文會呈現大量人口統計學變量的差異檢驗結果(常見的有性別差異、年級差異、生源地差異、是否獨生子女差異、是否學生幹部差異,甚至民族差異),實在是沒必要,甚至是錯誤的。

第三,顯著性檢驗結果,不僅呈現檢驗的統計量、相伴概率,而且應當呈現效應量。對于同時做多個顯著性檢驗的結果,應當調整顯著性水平(當然,有了效應量,顯著性檢驗的作用和地位也發生了明顯變化)。

第四,表中變量的排布要合理,寫法要適當。例如,對于雙變量的實驗,哪個自變量放在行、哪個自變量放在列,應當從變量地位來考慮。同時,不能在表中出現像1>2、1>3這樣的表達,即使表下有注釋(1表示大一學生,2表示大二學生,3表示大三學生),也是如此。

第五,橫軸表示離散變量(類別變量,比如,性別)時,應當使用條形圖,不能使用線形圖。目前,那些表示調節效應的圖,往往在這個問題上出錯。畢竟,線形圖上的每一點都對應著橫軸上的一個水平,離散變量怎麼會有這樣的對應關系?

第六,結果部分只是統計分析的客觀呈現,不涉及心理學理論層面的評價或解釋。例如,“計劃的多重比較顯示,九美組的成績(M = 3.21, SD = 0.81)與團輔組的成績(M = 3.29, SD = 0.64)沒有顯著差異,p = .749,九美組、團輔組的成績與控製組的成績(M = 2.97, SD = 0.67)存在顯著差異,p = .010。說明,九美技術能夠緩解學生的自卑心理,並且緩解效果與團輔技術的相當。”最後的說明,即是屬于評價和解釋,是不應出現在結果中的。

第七,不要對同一個問題,呈現用多種統計技術(特別是不同的統計軟件)分析的結果。例如,不知源自哪裡,一些論文在進行中介分析時,往往先用結構方程模型做一次,再用Hayes的PROCESS插件做一次,顯得很不合適。

第八,合理使用邊緣顯著。對于0.10 > p > 0.05的統計顯著性檢驗結果,稱為邊緣顯著。使用時,應結合效應量和效力,通常在效應量為中等及以上水平、效力較低(例如,小于0.70)時使用。

總之,結果,只有結果,才是溫暖作者、照亮作者的一把火。沒結果,再好的研究思想也出不來。(李宏翰)
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