一篇高质量的研究论文,不仅依靠研究本身的创新性和完整性,良好的写作水平也是重要的“加分项”——即在以逻辑性和组织性结构呈现信息时,行文应该清晰、简洁。
此前,梅斯学术介绍了 摘要(Abstract)、 引言(Introduction) 和 方法(Method) 的撰写要点,接下来就是 结果(Result)部分了。
结果(Result)代表了一项研究的核心发现——在论文的这个部分,作者将以逻辑顺序呈现这些发现,没有偏见或解释,为稍后在讨论部分进行解释和评估做好准备。
结果部分的主要目的是:将数据分解成句子,以显示其对研究问题的重要性。
在本篇推送中,小编将为大家介绍「论文结果的撰写细节和技巧」!在结果部分,学会将充足的数据以及结构合理的论点组合起来,可以事半功倍地提高论文整体水平。
一、「结果」包含什么?
结果部分应仅包括研究结果,包括:
☑ 表格、图表、图形和其他图形中的数据(可以放在正文中或手稿末尾的单独页面上)
☑ 对这些数据的上下文分析,以句子形式解释其含义
☑ 与中心研究问题相对应的所有数据
☑ 所有次要发现(次要结果、亚组分析等)
如果研究范围很广,或者研究的变量很多,或者使用的方法产生了广泛的不同结果,只需要展示那些与引言中所述的研究问题“最相关”的结果。
一般来说,任何不代表研究直接发现/结果的信息都应排除在本部分之外。除非期刊要求作者合并结果和讨论部分,否则应从结果中省略解释。
二、如何撰写「结果」部分?
组织结果部分的最佳方式是“合乎逻辑”——一种合乎逻辑且清晰的方法是将它们与研究问题一起提供,即在每个研究问题中,呈现解决该研究问题的数据。
▷ 举个栗子,你的研究问题是“基于对在医院治疗并接受术后护理的患者的调查”。
假设第一个研究问题是:
“What do hospital patients over age 55 think about postoperative care?”
基于上述问题,我们拟定结果部分中的标题。但这句话应该以“陈述”的形式来呈现,而不是问题。
上述例子中的问题可以转化为:
Attitudes towards postoperative care in patients over the age of 55
接下来,我们需要回答这个特定的研究问题,即针对该问题呈现结果。在这种情况下,可以使用一张说明调查数据的表格,表格中可以包含标准偏差、概率、相关矩阵等数据。
在此之后,用文字描述和分析调查的结果或数据表。
在上面的例子中,从关于术后护理的积极调查响应开始,使用描述性短语。如:
“Sixty-five percent of patients over 55 responded positively to the question “Are you satisfied with your hospital’s postoperative care?”(Fig. 2)
基于研究的具体情况,可以对同一研究问题的另一部分内容进行分析,比如调查后得到的负面或中立结果。
例如在上述研究中出现了“阴性”的结果,可以描述为:
“As Figure 1 shows, 15 out of 60 patients in Group A responded negatively to Question 2.”
在评估了一张表格中的数据并对其进行了充分解释之后,意味着第一个问题“done”,就可以推进到回答下一个研究问题上。
例如上述研究中的第二个问题为:
“How does patient satisfaction correspond to in-hospital improvements made to postoperative care?”
为回答上述问题,可以使用一张图或一组图(比如配对T检验表)来呈现结果。
通过简明的内容分析,在表格中解释您提供的数据:
“The p-value for the comparison between the before and after groups of patients was .03% (Fig. 2), indicating that the greater the dissatisfaction among patients, the more frequent the improvements that were made to postoperative care.”
三、图和表中的常见元素
图形和表格能够直观地展示了有关研究数据的信息。这些视觉元素的使用是十分必要的,能够高效地总结、比较和解释大量的数据,使读者一目了然。
图形能够直观地比较组或模式,而表格是呈现大量数据和精确值的理想选择。
图形和表格往往涵盖多个元素,挑选出必要的元素,根据组别(或处理方式)对数据进行排序,能够更好地彰显各组之间的异同。
当以图形和表格的形式呈现研究数据时,需要依照得出结论的研究步骤来组织数据。
图形中包含的常见元素(如下图):
☞ 图形序号 Figure number
☞ 图形标题 Figure title
☞ 图形标注 Figure legend
(for example a brief title, experimental/statistical information, or definition of symbols).
☞ 数据 Data
☞ 标签/注释 Labels
图形中包含的常见元素
结果部分中呈现的表格通常包含下面几个元素(如下图):
☞ 表格序号 Table number
☞ 表格标题 Table title
☞ 行标题 Row headings (for example groups)
☞ 列标题 Column headings
☞ 数据 Data
☞ 行副标题 Row subheadings (for example categories or groups)
☞ 列副标题 Column subheadings (for example categories or variables)
☞ 脚注Footnotes (for example statistical analyses)
表格中包含的常见元素
四、「结果」中常用的短语动词
1. 描述性统计:用于描述数据的基本统计特性,例如均值、中值和标准差。
举例:“The mean accuracy of the machine learning model was 0.85, with a standard deviation of 0.05.”
2. 推论性统计:用于描述推断组间关系或差异的统计测试。
举例:“A one-way ANOVA showed a significant difference in performance between the three groups, F(2, 57) = 4.67, p < 0.05.”
3. 可视化:用于描述数据的任何图形、图表或其他可视化表示。
举例:“Figure 1 shows a scatter plot of the relationship between the number of hidden layers in a neural network and its accuracy on the test dataset.”
4. 模型比较:用于比较不同模型的性能。
举例:“The random forest classifier outperformed the logistic regression model, achieving an AUC of 0.95 compared to 0.83.”
5. 假设检验:用于检验被评估的数据或系统的特定假设。
举例:“The null hypothesis that there is no difference in accuracy between the two machine learning models was rejected, t(98) = -3.56, p < 0.01.”
6. 定性分析:用于描述对数据的任何非数值分析,例如文本分析或内容分析。
举例:“The open-ended survey responses were analyzed using a grounded theory approach to identify key themes and patterns in the data.”
7. 错误分析:用于分析系统或数据中的错误。
举例:“The confusion matrix shows that the system had high false negative rates for some classes, indicating a potential bias in the data or the model.”
五、其他注意事项
▶ 通过重申研究目的来开始结果部分,能将读者的关注重心重新拉回来;
▶ 综合对研究有用且高质量的表格、数字和图表;
▶ 确保包含有关数据分析和解释以及统计显著性检验的详细信息;
▶ 不必涵盖无关紧要的研究结果;
▶ 在描述研究结果时,使用过去时;
▶ 报告研究结果时,不要使用模糊的术语,尽可能简洁;
▶ 用简短的段落来总结研究的主要成果。
总之,作为研究数据的输出部分,结果提供了研究论文中的核心信息。通过清晰简洁的写作以及合理解释研究的关键发现,进一步增加了论文手稿的影响和有效性。
最后,祝大家都能写出一篇出彩的文章!
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