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本身的信息。研究报告可能没有空间来发布原始数据，所以，即使是很小的研究也会通过统计学家所说的描述统计学来总结数据。级别、p值、自由度、剩余平方和、M参数、Σ、θ、β系数、ρ、τ等所有一切。这只是为了告诉你：“如果你敢质疑我的观点，我就会用我的显著性测试来砸你的脑袋。”可信的研究使用统计数据来解释和确保结果，差的研究使用它们来混淆视听（因为作者需要隐藏弱点）或恫吓他人（因为作者自己不能确定这些统计戏法的意义）。

在好的研究中，作者会用简单的语言解释他们所使用的每个统计推论。他们更喜欢使用易于理解的推论（如置信区间）而不是难以解释的推论（如p值和效能，用标准差归一的效应量）。他们会清晰地用如下语句解读每个结果：“这里也许有一些真正的差异”（正面结果），“这里似乎没有影响，或者只有很少的影响；我们看到的大部分是随机噪声”（负面结果），或者“还不清楚其意义”（空结果）。即使是后的那种结果，也很令人安心，因为它告诉你在看到数据时对其意义的不确定是有原因的，即使是统计推论也不能排除这个不确定性（至少不能通过这个来排除；也许有不同的分析可以带来指路明灯）。诚实地讨论局限性

任何实证研究的坚实汇报都需要有一个独立章节来讨论研究的局限性，通常以“对有效性的威胁”为标题。这个讨论提供关于以下问题的信息：“什么是通过这个研究所不能达到的”

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结果的限制是什么（外部效度）”。对一份好的研究报告来说，你通常已经意识到了这些问题，那这个章节就不会提供许多令人惊讶的信息。可信研究的作者能接受批判点的存在。如果一份研究试图消除所有批评的可能性，通常不是一个好的兆头。目前为止，你大概会同意达到高可信度绝非易事。然而，这并不意味着没有（或几乎没有）可靠的研究；只是可靠的研究总是很少。它们比我们想象中的得多，而且充满了我们不喜欢的“如果”、“当”和众多假设。在这样的情况下抱怨是没有意义的；这只是我们所生存和创造（就技术而言）的复杂世界所造成的不可规避的结果。如果我们足够耐心，并且能对我们已经发现的东西感到高兴的话，那这就不是一个问题。

我们认为，真正的问题在于：虽然工程师和科学家们很理解复杂性，也很重视复杂性及其带来的工作量，而且还能对它表示敬畏，但是我们整体的社会和文化并不是这样。我们被许多壮观的事物和景象所包围，所以不再把小新闻当做新闻。我们很难去留意那些由50个单词组成的未经扭曲的、错综复杂的研究结论。

大众媒体会因此有所行动。为了吸引眼球，他们忽视、夸张或扭曲实证研究的结论，这些结论通常被弄得面目全非。科学家们通常也帮不了什么忙，只能写写所谓的摘要，仅仅是宣布结果而不是总结概括它们。在任何情况下，担子都会压在挑剔的读者肩上，需要他们更仔细地阅读。你需要从研究中挖掘出一份报告，消化它，决定它的可信度，把对你可靠和相关的东西带回家。作为软件工程师你的资质意味着你有能力这样做。软件工程的进步需要许多工程师经常实践这种能力。这本书的内容就代表着一次实践的大好机会。系统性评审已经在其他学科中被广泛应用了几十年。当研究人员需要调查针对一个特定“话