李宏翰
关于结果:你就像那冬天里的一把火 精选
2021-4-16 23:57
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心理学实证论文的引言部分,作者旗帜鲜明地向读者宣告,自己找到了一个很有价值的科学问题;论文的方法部分,作者原原本本地向读者坦陈,自己遵循了收集数据的科学规范。从论文的结构看,此时到了论文的结果部分。

心理学论文的结果部分,就是呈现研究数据的统计结果。由于科学研究大都是检验假设的,因此,统计结果其实就是假设检验的结果。在进行假设检验的过程中,会计算各种统计量,一些统计量也需要呈现在结果部分。

所以,心理学论文结果部分的作用,就是作者向读者提供支持自己观点的统计证据。呈现统计证据,不是走过场,更不能不讲究,它实际是论文承前启后的关键环节。经由结果,作者找到的科学问题才能得以检验;经由结果,作者方可论证自己研究的科学问题是有价值、有意义的。因此,对于作者而言,结果就像那冬天里的一把火,温暖着自己、照亮着自己;相应地,结果也温暖着读者、照亮着读者。

既然像是一把火,并且是冬天里的一把火,那么,结果部分应当是目标明确而集中的,就是呈现支持作者观点的统计证据,不是证据或不是有力的证据,就不要呈现(如果是负性证据,作者可以重新构思研究,探索另外的问题)。结果部分,不是枯燥的、冰冷的,作者要充满爱意和热情地看待结果,要充满自信和自豪地撰写结果,把结果的珍贵切实地体现出来。如果作者自己对写出的结果部分(例如,那些相关矩阵、那些多重比较)都不想看第二遍,那么,读者可能连第一遍都不想看。

作者撰写结果部分时,应怀着披露重大发现的激动。每次修改论文或以后阅读论文,看到结果部分依旧有怦然心动的感觉,那么,结果部分才算写好了。

撰写结果时,至少需要注意如下方面:

第一,对于实验研究,结果部分应当先检核实验操纵的效果。通常,报告出来的都是操纵有效,如果无效,那是研究设计存在缺陷,作者早就调整研究方案了。这个注意事项,其实是提醒作者在分析数据时,要先检核实验操纵是否有效,防止出现错误。

第二,时刻记着结果是统计分析的结果,是假设检验的结果,那些对假设检验无益的内容,或者不能提出合理研究假设的内容,不要写在结果部分。例如,不少学位论文会呈现大量人口统计学变量的差异检验结果(常见的有性别差异、年级差异、生源地差异、是否独生子女差异、是否学生干部差异,甚至民族差异),实在是没必要,甚至是错误的。

第三,显著性检验结果,不仅呈现检验的统计量、相伴概率,而且应当呈现效应量。对于同时做多个显著性检验的结果,应当调整显著性水平(当然,有了效应量,显著性检验的作用和地位也发生了明显变化)。

第四,表中变量的排布要合理,写法要适当。例如,对于双变量的实验,哪个自变量放在行、哪个自变量放在列,应当从变量地位来考虑。同时,不能在表中出现像1>21>3这样的表达,即使表下有注释(1表示大一学生,2表示大二学生,3表示大三学生),也是如此。

第五,横轴表示离散变量(类别变量,比如,性别)时,应当使用条形图,不能使用线形图。目前,那些表示调节效应的图,往往在这个问题上出错。毕竟,线形图上的每一点都对应着横轴上的一个水平,离散变量怎么会有这样的对应关系?

第六,结果部分只是统计分析的客观呈现,不涉及心理学理论层面的评价或解释。例如,“计划的多重比较显示,九美组的成绩(M = 3.21, SD = 0.81)与团辅组的成绩(M = 3.29, SD = 0.64)没有显著差异,p = .749,九美组、团辅组的成绩与控制组的成绩(M = 2.97, SD = 0.67)存在显著差异,p = .010。说明,九美技术能够缓解学生的自卑心理,并且缓解效果与团辅技术的相当。”最后的说明,即是属于评价和解释,是不应出现在结果中的。

第七,不要对同一个问题,呈现用多种统计技术(特别是不同的统计软件)分析的结果。例如,不知源自哪里,一些论文在进行中介分析时,往往先用结构方程模型做一次,再用Hayes的PROCESS插件做一次,显得很不合适。

第八,合理使用边缘显著。对于0.10 > p > 0.05的统计显著性检验结果,称为边缘显著。使用时,应结合效应量和效力,通常在效应量为中等及以上水平、效力较低(例如,小于0.70使用。

总之,结果,只有结果,才是温暖作者、照亮作者的一把火。没结果,再好的研究思想也出不来。

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