论文研究结果的撰写是整个研究过程中的核心环节，它不仅是对研究工作的系统总结，也是向读者展示研究价值的关键部分，撰写研究结果需要遵循科学、客观、准确的原则，同时注重逻辑性和可读性，以下是撰写研究结果的详细步骤，内容涵盖前期准备、结构安排、数据呈现、文字描述及注意事项等方面,帮助研究者规范呈现研究成果。
在正式撰写之前，研究者需完成数据整理与初步分析，应全面梳理研究过程中收集到的原始数据，包括实验数据、调查数据、观测数据等，确保数据的完整性和准确性，对数据进行必要的统计处理，如描述性统计（均值、标准差等）和推断性统计（t检验、方差分析、回归分析等），并根据研究目的选择合适的图表类型（如折线图、柱状图、散点图、表格等）来直观展示数据结果，这一阶段需特别注意数据的筛选，避免将无关或重复的数据纳入结果部分，同时确保统计方法的选择符合研究设计和数据类型，研究者应明确结果的呈现顺序，通常与研究假设或研究问题的逻辑顺序一致,以便读者跟随思路理解研究发现。
接下来是结果部分的结构搭建，一般而言，研究结果可分为引言、主体和结尾三个部分，引言部分简要说明结果部分的内容范围，无需重复摘要或引言中的研究背景，而是直接过渡到核心发现，本研究通过XX方法，对XX变量进行了分析，主要结果如下”，主体部分是结果的核心，需按照逻辑层次分段呈现，每一段聚焦一个核心发现，并配以相应的数据支持和图表说明，若研究包含多个假设，可逐一呈现每个假设的检验结果；若研究涉及不同组别的比较，可按组别或变量顺序展开，结尾部分通常不需要总结或讨论，仅对关键结果进行简要概括，为后续的讨论部分留出空间，需注意的是，结果部分应避免使用主观评价或解释性语言，所有结论必须基于数据本身,而数据的深层含义和分析应放在讨论部分。
在数据呈现的具体操作中，表格和图表是重要工具，表格应具备自明性，即读者无需查阅正文即可理解表格内容，需包含清晰的表题、表头（注明变量名称、单位等）和数据单元格，必要时添加注释说明特殊数据或统计方法，若表格涉及多组比较，可在表头中标注显著性水平（如*P<0.05，**P<0.01），图表则需注重视觉简洁性，坐标轴标签、单位、图例等信息应完整准确，避免过多装饰元素干扰数据解读，折线图适合展示趋势变化，柱状图适合比较组间差异，而散点图则适合揭示变量间相关性，无论使用表格还是图表，均需在正文中提及并引导读者关注，如“表1显示，实验组的得分显著高于对照组（t=3.45，P=0.002）”，但无需在正文中重复图表中的所有数据,而是突出关键统计量和结论性信息。
文字描述方面，需遵循客观、准确的原则，使用第三人称和过去时态（如“结果显示”“数据表明”），避免使用“我们”“笔者”等主观表述，对于统计结果的描述，应包含具体的统计量、自由度（如F值、t值、χ²值）、显著性水平（P值）和效应量（如η²、Cohen's d），方差分析显示，不同教学方法对成绩的影响显著（F(2,27)=5.67，P=0.008，η²=0.29）”，若结果未达到显著性水平，也需如实报告，如“两组间差异未达到显著水平（t=1.23，P=0.223）”，对于非数值型结果（如访谈文本、观察记录），需进行归纳整理，引用典型原话或案例，并注明来源（如“ participant 3 表示：‘……’”）,确保结果的客观性和可验证性。
撰写过程中需注意避免常见错误，一是混淆结果与讨论，结果部分仅呈现数据，不解释结果背后的原因或与前人研究的对比；二是数据呈现冗余，同一数据既用表格展示又用文字重复描述，或图表信息过于复杂导致读者难以理解；三是忽略数据的局限性，如样本量不足、测量误差等，这些问题虽在结果部分不深入讨论，但可在描述数据时简要提及（如“因样本量较小，结果的推广性需谨慎”）；四是格式不规范，如图表编号不连续、单位标注缺失等,需遵循目标期刊或学校的格式要求。
完成初稿后需反复检查与修改，检查内容包括：数据是否准确无误、图表是否清晰规范、逻辑是否连贯、语言是否简洁客观，可邀请同行或导师审阅，从读者角度评估结果的可理解性和完整性，确保研究结果能够清晰、准确地反映研究的真实发现。
相关问答FAQs：
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问：结果部分是否需要包含所有数据，即使某些数据与研究假设无关？
答：不需要，结果部分应聚焦与研究问题直接相关的核心数据，避免呈现无关或次要数据，以免分散读者注意力，但需确保数据的完整性，即与研究假设相关的数据（包括支持和不支持假设的数据）均应如实报告,避免选择性呈现。 -
问：如何在结果部分处理与预期不符的意外结果？
答：意外结果也是研究结果的重要组成部分，应如实呈现，包括具体的统计量和显著性水平，在结果部分仅描述数据本身，不解释原因；若需分析意外结果的可能原因，可放在讨论部分，并结合文献或理论进行推测,同时承认结果的局限性。
