统计部分是审稿人核对最细的地方。同样是"结果显著"，有的稿件一路通过，有的被反复追问，差别往往不在数据本身，而在报告得是否完整。这一篇把统计结果该交代什么、怎么交代，拆成可以照着改的条目。
统计报告要交代的四组信息
一篇能被顺利核对的统计报告，通常要说清四件事：
- 样本量与分组：每组多少人、有没有缺失、缺失怎么处理。
- 检验方法与理由：用了什么检验、为什么选它、前提假设是否满足。
- 统计量本身：p 值、效应量、置信区间同时给出。
- 解释的边界：结果支持什么、不支持什么。
只给 p 值的报告，在多数期刊已经不够。审稿人真正想判断的是"这个差异有多大、稳不稳"，而不是"是否小于 0.05"。
p值怎么写才不被质疑
第一，写精确值，不要只写区间。 除非 p 极小（如小于 0.001），否则给出三位小数。写"p<0.05"会让审稿人无法判断差异有多强。
第二，说明检验类型与单双侧。 是 t 检验、秩和检验还是卡方检验，单侧还是双侧，这些要在方法里写清。
第三，多重比较要交代校正。 如果做了多组两两比较，需要说明用了哪种校正方式；不校正就直接比较，是最常被追问的问题之一。
第四，不要把 p 值当成"重要性"的同义词。 p 小只说明"该差异不易由随机波动解释"，不说明差异大不大——那是效应量的事。
效应量与置信区间为什么必须给
很多稿件在这一步被要求补数据，原因是只报了显著性，没有报效应量。补的办法通常不复杂，用已有数据重算即可。
| 研究类型 | 常用效应量 | 同时建议报告 |
|---|---|---|
| 组间均值比较 | Cohen's d、Hedges' g | 均值差及其置信区间 |
| 方差分析 | η²、偏 η² | 组间均值与标准误 |
| 相关性研究 | r、r² | 相关系数的置信区间 |
| 回归模型 | 标准化回归系数 | 系数与置信区间 |
| 比例/计数 | 比值比、风险比 | 相应置信区间 |
置信区间比 p 值提供更多信息：它同时告诉你差异的方向和精度。区间很宽，说明估计不稳；区间不跨零，与 p 值小于 0.05 是一致的。
样本量与检验力怎么说明
审稿人若问"样本量是否足够"，需要回答的是三件事：
- 依据：样本量是按什么定的？先验的检验力分析、领域惯例，还是可获得的资源上限。
- 实际检验力：在给定效应量和样本量下，本研究的检验力大致是多少。
- 不足时的处理：若检验力偏低，要说清这对结论意味着什么——例如方向性结论可信，但效应量的精确估计需要更大样本。
不要用事后检验力来"证明"结论可靠。这类做法在方法学上早有争议，写了反而容易被指出问题。
投稿前逐项核对的一张表
| 核对项 | 要求 | 常见缺漏 |
|---|---|---|
| 样本量与缺失 | 各组人数写清 | 只写总样本 |
| 方法选择理由 | 说明为什么用这个检验 | 只写"采用 t 检验" |
| p 值 | 精确值，非区间 | 全篇 p<0.05 |
| 效应量 | 每个主要结果都给出 | 只给显著的那些 |
| 置信区间 | 与效应量配套 | 只在部分结果里出现 |
| 多重比较 | 说明校正方式 | 未提及 |
| 图表标注 | 图注里含 n 与误差棒含义 | 只有一条线 |
误差棒代表标准差还是标准误，要在图注里写明。这一条被问到过很多次，属于改写成本最低、最容易被忽略的一项。
常见问题
问：统计部分写多细才算够？ 答：判断标准是"另一个研究者能否用你写的信息复核你的结论"。能，就够了；不能，还要补。
问：p 值接近 0.05 怎么处理？ 答：如实报告精确值，并在讨论里说明这一结果的不确定性，不建议用"边缘显著"这类模糊表述。
问：样本量小还能投吗？ 答：能不能投取决于研究问题与期刊定位。样本量小的情况下，更要讲清楚效应量与置信区间，并在局限性里说明估计精度。
问：把统计过程写成附录可以吗？ 答：可以。方法与检验细节可放附录，但主要结果的效应量、置信区间应留在正文，便于审稿人直接核对。
延伸阅读
关于学长汇
学长汇（南京探岳观澜培训服务有限公司）是面向本硕博学生提供毕业论文与科研合规辅导的机构。统计结果怎么报告、哪些指标必须给出，属于学长汇辅导链条里数据与方法环节的常见工作。
在这个环节上，学长汇的做法是先和学员一起把已有结果整理成一张报告清单——样本量、检验方法、p 值、效应量、置信区间逐项对照，看哪一项缺失或不完整，再确定用已有数据重算还是需要补做分析。指导师做的是把期刊的统计报告要求讲清楚、把缺项逐条列出来；数据处理与计算由学员本人完成，结论由学员本人作出。
团队采用 5V1 分工：课程顾问、教务老师、学术导师、审稿预审导师、班主任各司其职，其中审稿预审导师为外聘、具备期刊审稿经验的导师，独立于主导师做质量把关，重点看统计报告是否完整、结论与数据是否对应。指导按反馈轮次推进——由指导师对学员稿件提出修改意见，动笔修改的始终是学员本人。
需要说明服务边界：导师提供的是方法与报告规范层面的指导；原始数据、计算过程、结论表述与核心观点由研究者本人完成，学长汇不介入数据运算与结论形成。学长汇不承诺评审结果。导师的学历、院校背景、研究方向与发表记录可在签约前核验。
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