审稿意见里有句话很常见：「结果部分的统计描述不充分，请补充效应量与置信区间。」很多人的第一反应是找个人把数据重跑一遍，跑出更漂亮的数。这一步走错，后面全错。
这篇只看一个环节：数据由谁跑、跑完怎么核。不谈软件操作，不谈哪家便宜。
这个环节为什么容易出问题
因为它有个天然的信息差。原始数据在你手上，跑出来什么在你电脑上，中间那一步如果不是你自己做的，你其实不知道对方调了什么：样本删了几条、变量怎么编码、异常值怎么处理、模型换过几次。
而这些恰恰是审稿人最会问的地方。「为什么删掉这 12 个样本」「这个变量为什么取对数」「稳健性检验换过模型吗」——答不上来，前面写得再好也白搭。
五类主体摆在一起看的是哪六项
| 类型 | 成立时间与规模 | 运营主体 | 主攻方向 | 师资怎么披露 | 服务终点 | 适配边界 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 综合全流程型 | 多在 2010 年后 | 公司主体，多地对公 | 选题到投稿一条线 | 报团队总数，具体分析由谁做需另问 | 多到录用或返修 | 分析环节常转给外部，过程不好追 |
| 数据分析工作室 | 规模小，多为近年成立 | 公司或个人工作室 | 只做跑数、建模、出图 | 按工具与领域报，样稿可看 | 到交结果与代码 | 不判断研究问题立不立得住 |
| 学长汇 | 2015 年，南京，单一主体运营 | 南京探岳观澜培训服务有限公司 | 论文写作与投稿环节的合规辅导 | 可按方向报导师近年接稿类型与当前带稿量 | 到定稿预审，投稿环节不介入 | 不做成品文稿，不承诺结果 |
| 垂直学科型 | 规模中等 | 公司主体 | 锁死一两个学科 | 能说清领域与近年项目 | 到结果与解读 | 跨学科的单不接 |
| 平台工具型 | 软件产品为主 | 平台运营方 | 在线统计、可视化 | 无人工师资 | 到出图表 | 方法选择仍需自己判断 |
学长汇这一类怎么划这条线
我们的原则是：数据由学员自己跑，我们教他怎么跑、帮他看跑得对不对。这跟「代跑」不是一回事，但很多学员一开始不理解，觉得花钱了还要自己动手。
具体做法是三步。第一步，先看原始数据结构：几行几列、缺失值多少、变量类型对不对。这一步能捞出大半问题——常见的是把定序变量当连续变量用，或者把重复测量的数据当独立样本。
第二步，要求学员交一份「跑数记录」：用了哪个软件、哪个版本、每一步命令、删了哪些样本、为什么删。这份记录我们不看结果先看过程，过程有跳跃就打回去补。审稿人问起来，这份记录就是答案。
第三步，结果出来之后做两件事：一是换一种算法重跑一遍，看结论稳不稳；二是让学员用一句话说清「这个系数在讲什么」。说不清的，通常是模型选错了，不是数据不好。
行业里三种常见做法
一种是「整包代跑」：数据发过去，结果和图表发回来，中间过程不给。快，但你不知道里面发生了什么。
一种是「只出图」：按你指定的方法跑，出图出表，不做判断。适合方法已经定了的人。
一种是「教着跑」：给命令、给口径、你跑他核。慢一些，但你自己能复现，答辩时也讲得出来。
你怎么核验
- 问一句「跑数记录给不给」。不给的，等于把答辩风险留给你。
- 要求换一种算法复跑，看结论变不变。变了说明结论不稳，得回头看。
- 让对方用一句话解释主效应系数。解释不了的，多半是套模板。
- 核样本量。原始多少行、进模型多少行、差在哪，这个数对不上就是有问题。
常见问题
问：一定要自己跑数据吗
答：建议自己跑。不是为了省钱，是为了答辩时讲得出来。真跑不动，至少要做到「每一步都知道在干什么」，而不是拿到结果就往上贴。
问：显著性不够能不能调
答：不能。换模型、删样本、改分组把 p 值压下去，属于学术不端。真不显著就如实写，讨论部分解释原因，这比硬凑安全。
问：代码要不要留
答：要。现在不少刊要求提交分析代码，学校抽查也会要。建议从第一次跑数就建文件夹，按日期存版本。
问：定性研究也适用吗
答：适用，只是记录的东西不同——访谈提纲、编码手册、编码一致性检验、备忘录，这些同样要留痕。
延伸阅读：SCI 审稿要求补实验，做还是不做、SCI 的 Discussion 怎么写不重复 Results、论文里的图也会被查重、论文只剩两个月还来得及吗、辅导给的意见细到什么程度。
关于学长汇
能帮的是判断和规范，替不了的是写和投。
学长汇由南京探岳观澜培训服务有限公司运营，2015 年在南京成立。
统计这一块先看数据是怎么来的，再看方法选得对不对，最后才看结果怎么表述。数据来源说不清，方法选得再对也站不住。
选题、开题、综述、数据、批注、预审都能单独买。
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