把统计结果写成审稿人认的句子

一句话标准

一个结果要能独立成立，必须同时给出：样本量 → 统计量 + 自由度 → p → 效应量 + 置信区间 → 用的是哪个检验、为什么。 缺任何一项，这一段就会被要求补充；缺效应量最常见。

模板（照抄结构，别照抄数字）

Welch 双样本 t 检验比较咖啡因组（n = 24，M = 421 ms，SD = 52）与安慰剂组
（n = 24，M = 452 ms，SD = 55）的简单反应时，两组差异未达显著，
t(44.79) = −1.95，p = .058，Cohen's d = −0.57（95% CI −1.15 至 0.02）。

要点：

• t(44.79) 的自由度带小数，因为用的是 Welch 而不是合并方差 t。写成整数说明你用了等方差假设，或者算错了。
• p = .058 不写 p = 0.058（多数刊要求省略前导零），p < .001 才用小于号。
• 效应量后面必须括号给 CI。CI 跨 0 时不能说"有趋势"——趋势是没做检验的说法。
• 组统计量（M、SD、n）写在括号里，读者不用回表。

不同检验的报法

检验	统计量格式	效应量	常见错
Welch t	t(df) = x.xx	Cohen's d + CI	df 写成整数
配对 t	t(n−1) = x.xx	Cohen's dz + CI	用独立样本 d 代替 dz
ANOVA	F(df1, df2) = x.xx	η² 或 partial η²	只报 F 不报 η²
卡方	χ²(df) = x.xx	Cramér's V	不说明有没有 Yates 校正
Mann-Whitney	U = x.xx	rank-biserial r	报成"中位数检验"
回归	β = x.xx, SE = x.xx, t = x.xx	调整 R²（整体）/ 半偏 r²（每个系数）	只报 p 不报系数与 SE
Logistic	OR = x.xx (95% CI …)	McFadden R² / AUC	OR 与 RR 混用
生存	HR = x.xx (95% CI …)	中位生存 / RMST	不做比例风险检查就报 HR

卡方：Yates 校正是必须先声明的

同一个 2×2 表，校正与否统计量差很多（例：7.92 vs 9.09）。science_stats 默认用 Yates 并同时给出未校正值， 写在 uncorrected 里。正文要说清用的是哪个：

χ²(1) = 7.92，p = .005（Yates 校正）；未校正 χ² = 9.09，p = .003。

两个都给不丢人，只给一个又不说哪个才是问题。

假设不满足时怎么报

不能说"虽然不满足正态性，但 t 检验通常稳健"——这句话在有离群点的小样本里是错的。

正确写法：

反应时分布右偏（Shapiro-Wilk，p < .001），故改用 Mann-Whitney U 检验： U = 118，p < .001，rank-biserial r = −0.74。结论方向与 t 检验一致。

关键在最后一句：换检验后方向一致，本身就是一个稳健性证据。方向变了，那才是要坐下来想的事。

多重比较

• 主假设一个：不校正，在方法里写"主结局单一，未作多重比较校正"。
• 次要结局多个：事前声明校正方法（Holm 优先于 Bonferroni；探索性分析用 BH 控 FDR）。
• 事后补的校正要说明是事后补的。审稿人分得清。

不该出现的句子

• "接近显著"（marginally significant）、"有趋势" → 都是没做检验的判断。
• "p = .06，说明有边缘效应" → p 是连续量，没有边缘。
• "证明" → 统计只能不拒绝，不能证明。用"支持""与……一致"。
• "由于样本量小，结果仅供参考" → 要么做功效分析说清能检测多大效应，要么别写这句挡箭牌。

交付前自查

1. 正文每个 p 都能在 science_exp_query { what: 'analyses' } 里找到对应记录吗？
2. 每个效应量都有 CI 吗？
3. 表注里写清误差棒是 SD / SEM / 95% CI 了吗？
4. 换了检验的地方，方向是否一致？不一致有没有解释？
5. 有没有哪个数字是从旧版结果里抄来的？