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DrustZ的论文小课堂[结果部分Results]

本周聊一下论文结果部分的写作

其实结果部分是在我看来最不用动脑筋的部分,因为这一部分不强调文采,大家看的都是数据!不过把结果写得整洁、详略有当也是需要一些方法的。所以这节课会有比较多的技术内容,如果看不懂可以跳过!

一句话总结

掌握正确的分析工具,并且能将数据可视化是结果部分的加分项。

目录

  • 用啥分析?

  • 用啥画图?

用啥分析?

当我们把实验进行完毕,收获了满满一文件夹的数据之后,就要着手开始对数据分析啦!数据分析展开讲会花很多篇幅且和论文写作没什么关系,所以在这里就强调一下基本流程:清理数据 — 分析数据 — 展现数据。

清理数据,比如实验中有几个用户没做完跑路了,或者做完数据不合格的话,这些坏数据需要提前备清除掉。不过这些过程也要在论文中写下来:多少个人跑路了,之后又拿掉了多少数据,为什么拿掉,都需要讲清楚(不然审稿人会以为你在操纵数据!

分析数据是一个比较复杂的部分;在人机交互实验中,大家一般用两种分析方式:描述性(descriptive)方法和显著性测试(significance testing)方法。第一种就是计算一下数据的平均值呀,方差呀,分布呀,给读者一个基本的理解。有些实验的目的是为了比较几种不同的方案或者设备,例如为了知道学挖掘机哪家强,测试了A校和B校学院的挖掘技术,那么为了证明AB两校学员技术存在/不存在差异,我们需要用到显著性测试,或者假设检验(Null hypothesis testing)的方法。

说了这么多名词,来一份干货:关于如何对数据进行假设检验分析,我老板总结了一份非常实用的资料,包括对于不同的实验设计、不同的数据分布、不同的条件数目怎样选取合适的分析模型,最重要的是还附带了分析代码 [1]。Coursera上也有他的课程可以去听 [2]。

在汇报假设检验结果的时候,遵从的格式一般是“There is (not) a significant main effect of school on excavator skills (F(1, 33) = XXX, p < .01)” 记住要带上检验的参数p值。就算没有显著结果,一般也要写 p > .05 而不要略掉。

用啥画图?

两种方式:1. 代码 2. 软件(废话!

代码的好处是样式上可施展的空间更多,也可以作出更丰富的图,因为所有的参数都是自己设定的!缺点是上手慢,需要一些基础(不过学会了就是终身受用!所以如果不着急的话,建议学一学代码作图,我常用 python 语言里 pandas+matplotlib+seaborn 三个强库!

软件的选择也不少,一开始我用的是Power Point(PPT作图之王!但后来发现它的局限性太多,比如配色,样式,都要手工一个一个调,换了数据又要再调,非常麻烦。所以我也换到过Tableau,这是一个专业数据可视化软件,而且操作很简单,就是对数据拖拖拽拽,一个表格就生成了(此软件和PS一样天花板非常高,我至今没有摸索完毕。Tableau还有个好处是可以结合地图绘制数据,比用代码来画简单一些 (当然你用 D3.Js 的话算我没说。

对于作图的配色,建议大家选用一些经典的配色方案,而不要用自己喜好随便改(因为有可能在色盲人士看来你选的都是一个色。不同颜色的搭配方案也可以用色轮(Color Wheel)来探索,Adobe有一个在线选色工具还挺好用 [3]。

hmm……这一篇更像是工具分享而不是写作技巧!毕竟结果就是要干货,写得再花数据不行也没有办法!只有一点可以注意,为了增强可读性,在列出数字比较多的地方,可以考虑把文字替换成表格或者图表,既直观又便于理解。


以上就是我写论文结果部分的一些小经验,希望帮助到在论文写作边缘苦苦挣扎的小朋友。论文写得糟糕不用怕,熟能生巧~ 本小课堂就是让这个过程变得快一些,让你的论文写作遍地开花!我们下期见!(狗头

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最后更新于1年前

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[1] [2] [3]

https://depts.washington.edu/acelab/proj/Rstats/index.html
https://www.coursera.org/learn/designexperiments
https://color.adobe.com/create/