所以，你已经克服了做论文研究的艰巨任务——主要的还是次要的，这取决于你选择了哪种方法。干得好。现在你要分析你的数据并写出论文的结果部分。如果这是你发现自己所处的位置，而你的心率仅仅是读到这些词就会飙升，那么你就来到了正确的位置。
当被问及为什么写论文会让人头疼时，典型的学生通常会给出两个答案中的一个。或者，他们只是不喜欢写大量的文字，或者——你可以在这里联系起来——他们绝对不喜欢分析数据。“又长又无聊!”，典型的学生哭。
好吧，学生们哭了，我们回答。我们已经收集了这个非常全面，非常有用的指南，关于如何写出你论文的结果部分。为了进一步帮助您，我们将信息分为定量和定性结果，这样您就可以关注最适合您的内容。
- 写下你的量化结果
- 了解你研究的基础知识
为了正确地写出你的定量结果，你必须首先回忆一下你自己研究的一些基本情况。
首先，你需要回忆你评估过的东西——或者你的主要变量是什么。
所有的定量研究至少有一个独立的和一个因变量，在这一点上，你应该明确地定义它们。自变量是你用来测试它对因变量的影响的变量。因变量就是结果变量。
第二，你需要确定你的变量是分类的还是连续的。
分类变量是一个有固定数量的可能值的变量，连续变量是一个期末分数范围很大的变量。最后，您需要回忆一下是否使用了所谓的协变量或confounder变量。这个变量可能会影响你的自变量和因变量之间的关系，你控制这个变量是为了准确估计主变量之间的关系。
让我们用一个例子来解释这一切。假设你的研究是评估身高是否与自尊有关。在这里，参与者的身高是一个自变量，自尊是一个因变量。因为身高和自尊心测试的分数范围都很广，你有两个连续变量。你可能还想看看在控制了参与者的体重后，身高和自尊之间是否存在联系。在这种情况下，权重是一个需要控制的混淆变量。
这是另一个例子。你可能已经评估过是否有更多的女性比男性想要阅读一部特定的浪漫小说。在这里，你的自变量是性别你的因变量是阅读的决心。由于性别有分类(男性和女性)，这是一个分类变量。如果你从1到10的范围内评估了阅读的决心(例如1 =根本没有阅读的决心，一直到10 =强烈的阅读的决心)，那么这就是一个连续变量;然而，如果你让你的参与者说他们是否想读这本书，那么这是一个分类变量(因为有两类:“是”和“不是”)。
最后，你可能想知道，在控制了参与者当前的关系状况后，性别和读这本书的决心之间是否存在联系。在这里，关系状态是你的混淆变量。
我们将在这篇博客文章中回到这些例子。在这一点上，重要的是要记住，以这种方式概述你的研究有助于你以最简单的方式写下你的结果部分。