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发表结果不显著的论文

发布时间:2024-07-03 09:06:33

发表结果不显著的论文

我觉得你可以再去找一些知识丰富你一下你的论文,让得出来的结果更加显著一些。

找到原因,重新做实验。如果做出的结果不显著,要分析一下,找出原因,重新做实验得结果。

进行科研,少不了做实验。得到实验原始数据后,要进行分析处理,来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性,是否支持研究设想,然后对数据结果进行解释,最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文,在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose),和研究假设(hypothesis),完成一系列的实验后,在报告方法(Materials and Methods)一节中,要进行数据分析。 通过数据分析,发现得出的结论具有相关性,从而验证了你的研究设想,实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著,得出的结果和研究设想不一致,甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据,甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 一个科研人员应具备科研素质,尊重科学,严谨治学。其实相关性不显著,就是你实验的科学结论,只不过不支持你的研究设想罢了。你的实验结果证明你的设想不成立,从而否定了这一假设,这本身就是一结论。 一般情况下,如得出实验结果相关性不显著时,作者还要分析一下其原因,如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例,来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样,第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因,第五、六句具体分析了两个原因。

每一个孩子都经历过被论文支配的痛苦,大多数学生写完了文之后要去相关网站进行查重,如果某一位学生写出来的作文不合格,这位学生会根据不合格的原因进行修改。还有一部分学生论文,写完之后发给辅导员及专业课,老师,查看之后没有问题,却在答辩上出现问题,这类学生可以申请第二次答辩,答辩老师不会为难你的。学生并不害怕答辩,他们害怕自己写的论文效果不显着,那么当我们遇到论文效果不显著时,该怎么办呢?

每一个学生都会得到学校的安排,每一个学生都有专业课老师进行论文辅导。我们学校每一个班级都有一个专业老师,他会帮助我们修改论文,解决论文中的问题。当我们出现任何论文问题时,这位老师会查阅相关资料,给予我们最正确的答复。如果你的论文结果不显著,可以请教专业老师帮忙指导。

绝大部分学生论文效果不显著的原因是资料匮乏,所提出的观点得不到验证。还有一部分学生论文效果不显著的原因是查重率太高,论文不通过。既然你没有查阅相关资料就开始写论文,那么论文的结果肯定不会尽如人意,所以如果碰到论文结果不显著的情况,可以继续查阅资料,丰富论文内容。

这里指的是与其他人进行互帮互助,每一个班里都有学习很好的学生。如果你是一名学渣,所写出的作文结果不如人意,可以向同学寻求帮助,也可以和学习好的同学进行合作。许多人通过讨论与合作完成论文,寻求他人合作与帮助的过程中,千万不要害羞,让同学知道你有一颗爱学习的心。

论文发表结果不显著

写的论文得出来的结果改成显著了,可以再改改,或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里。

论文是一个汉语词语,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。

它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。不显著的话直接写出结论即可,说明之前的假设是不成立的。直接写出结论即可。

论文变量关系不显著的方法:

论文变量关系不显著,可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据,甚至于相关事例!使自己的论点羽翼更丰满。

论文变量关系不显著,就要着重讲述和阐述论文变量的关系,使它。显著的表露出来硕士论文不显著改成显著了。

硕士论文不显著改成显著了不可以,属于数据造假。是学术不端行为,会拖累导师。硕士论文不显著原因:数据收集不准确、预期结论存在一定错误都有可以造成结果与预期不符。

我觉得可以适当的发散一下,这样会更加的丰富,变得更合适。

写的论文得出来的结果不显著,可以再改改呀,或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里

结果不显著的论文能发表吗

不应该。论文结果不完整是不符合论文的要求的,因此是不应该发表论文的。论文就是对某个问题进行深入研究的文章,论文是对某些学术问题进行研究的手段。

文章质量的好与不好,是与能否顺利通过审核直接挂钩的。刊物级别,刊物级别越高对于文章质量要求也就越高,审核相比普刊而言也就更加严格,通过率也就更低,难度更大。以上,有关于期刊论文发表的问题欢迎随时留言追问!

结果不显著能发表论文吗

不可以。经济类本科毕业论文的实证结果要么不显著,要么显著的部分低于20%的显著程度,在学术上很没有说服力,会影响论文通过。综上,经济类本科毕业论文10%显著性水平是不可以用得,不否和要求。

不应该。论文结果不完整是不符合论文的要求的,因此是不应该发表论文的。论文就是对某个问题进行深入研究的文章,论文是对某些学术问题进行研究的手段。

论文结果不显著可以发表吗

再好好分析,用别的的数据、别的方法再去研究,得出新的分析结论。可以去咨询老师,看看是哪里出的错误,能及时纠正。

不可以。论文里面阐述的就是题目的要求,到时候答辩,老师问里面的数据和来源以及相关问题回答不出来是不可以的,所以还是要一致才有说服力。毕业论文中的数据必须真实的。一般情况下,答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程,但一般会问到你你的论文理论基础,数据是如何收集的(即通过哪些途径收集的),你的问卷设计,数据分析结果,得出结论等。

进行科研,少不了做实验。得到实验原始数据后,要进行分析处理,来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性,是否支持研究设想,然后对数据结果进行解释,最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文,在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose),和研究假设(hypothesis),完成一系列的实验后,在报告方法(Materials and Methods)一节中,要进行数据分析。 通过数据分析,发现得出的结论具有相关性,从而验证了你的研究设想,实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著,得出的结果和研究设想不一致,甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据,甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 一个科研人员应具备科研素质,尊重科学,严谨治学。其实相关性不显著,就是你实验的科学结论,只不过不支持你的研究设想罢了。你的实验结果证明你的设想不成立,从而否定了这一假设,这本身就是一结论。 一般情况下,如得出实验结果相关性不显著时,作者还要分析一下其原因,如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例,来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样,第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因,第五、六句具体分析了两个原因。

看看数据是否出现了错误,可以先认真的核查一遍,看看自己的计算过程是否正确,如果没有错误,那就更换下实验的数据的,把数据修改一下。

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