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浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-shqw）

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实证研究报告的挑剔读者们会基于他们自己对所呈证据的评估形成自己的观点，不会单纯依赖于作者在摘要和结论中提供的陈述。

如果作者的结论过分吹嘘了结果（把结果推广至没有坚固论点支撑的领域，或有甚者，基于只与研究现象有粗略联系的现象得出结论），你就更应该对报告其余部分的可信度提高警惕。你尤其应该拿起一支粗的红笔，划掉摘要和结论，那你就绝不会在重新整理你对特定研究的记忆时依赖它们了。请记住很少有读者这样做，而所有人都需要重新整理他们的记忆。因此，很多在报告或课本中引用的研究会错误地指向夸张的结论，就像它们是真的一样。（人无完人，科学家也不例外。）

如果是另一种情况，结论看起来很有思想，明显试图在可信度和适用性之前寻找一个平衡的话，它们的可信度会加固，适用度会被大化。这样的作者把研究的结果和限制同时放在一个秤盘上，而把所有（从文献中其他结果的角度来看）的普遍化问题放在另一个秤盘，然后告诉你他们所想的可能是正确的归纳。这样的信息是有价值的，因为作者有很多在文章中没有明显出现的研究信息，但却在判断的时候使用到了

假设有一项涉及6个不同小组和5个不同度量的研究。一些作者会用表格来呈现他们的数据，每行列出小组名字、小组大小，还可以列出针对一个度量的大值、小值、平均值、标准差等。表格被分成5块，每块包含6行这样的数据，总共有37行，占据半页以上的空间。当你看到这样的信息时会怎么做？你可以忽略这个表格（因此就不能细查数据），或者你可以试图针对每个度量仔细比较不同组的数据。在后者的情况中，你会在脑子里创造一副全景图，首先得想明白个体条目，然后形象化它们之间的关系。用更有趣的话说，你会掘出数据的坟墓，让它们复活，然后按照你的音乐跳舞。

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我们更希望作者们保持他们数据的原样，把它们通过某种方法表达出来，帮助读者的介入：通过找到与作者想要讨论的关键问题和关系相关的直观表示，以及与表格和文本数据显示直接、清晰相关的可视化呈现。良好的数据呈现包含突出视觉效果（如，标尺、色彩），能前后一致地表达出所关注的数据。差得数据呈现所使用的可视化品质会使观众对数据的理解产生转移或模糊，比如，通过用线段连接离散数据来表达某种连贯性，或者通过在相关图表上使用不同的比例尺或者使用起始点不为0的标尺，或者通过添加比原始数据更突出的外来的元素。Edward R. Tufte有一本关于如何正确进行数据可视化工作的开创性著作[9]。透明的统计分析（如果有的话）

统计分析（演绎统计学）说的是从“信号”中分离“噪声”：把可能是从巧合或错误中得出的结果分离于从有意义的研究现象中得出的结果。运用统计的目的是降低解读结果的不确定性。但是，许多作者把统计分析作为一种威胁。他们列出所有的Alpha

案例研究（或者它不那么正式的亲戚经验汇报）描述了一个现象（通常是一系列事件及其结果）在真实软件工程环境下的特定实例。原则上来说，案例研究是运用详细而jingque的方法论的结果，但是这个术语通常被更宽松地使用。虽然现象本身是独特的，描述它时，我们会希望其他情况和它足够的接近，那它才会有意义。表述清晰明确的研究问题是可信度的基础，因为如果作者不解释他们在寻找什么，那他们还能拿出什么东西让你相信呢？研究问题不需要大张旗鼓地宣告，但必须可以从概要和简介中清楚地辨别出来。