小、方差---协方差矩阵或相关系数矩阵经常是需要提供的。有时,需要提供的信息会很多。这种情况下,可以以补充数据集或者附录的形式提供所需要的信息(参阅2.13)对于基于很小样本的分析(包括单样本研究),可以考虑用图表形式呈现全部原始数据。如果所提供的统计信息可以让同行在未来做整合分析研究,研究工作就更容易成为航意积累知识的一部分。Р对于推断性统计检验(例如:t检验、F检验和卡方检验),结果中要包括统计检验统计量的值、相应的自由度、获得这些极端值或更为极端值的概率(确切的p值)以及效应的大小和方向。如果提供的是点估计值(例如:样本均值或回归系数),就一定要提供相应的变异性亮度(精确度)以及具体的度量方法(例如:标准误)。Р报告置信区间(对于参数估计,对于诸如均值差异参数的方程以及效应大小)是一种非常有效的报告结果的方式。因为置信区间把位置信息和精确度信息结合在一起,通常可以直接用来推断显著性水平,所以是最佳的报告策略。因此,我们极力推荐大家报告置信区间。作为一条规则,整个论文最好只用一个置信水平(例如95%或99%),而且是事先设定的。只要有可能,对于结果的解释和讨论要建立在点估计和区间估计的基础上。Р为了让读者鉴赏研究发现的大小或重要性,在论文的“结果”部分几乎总是要提供所报告的每一种效应的某种量度。只要有可能,对于每一种所报告的效应大小,任何时候都要提供它的置信区间以显示效应大小估计值的精确度。效应大小可以用原始单位(例如:答对题目的平均数,对于回归斜率用公斤/月)表示,而且永远是单位表示最容易理解。很多时候,报告效应大小时既用原始单位也用某种标准化的单位或单位“1”。或者,一种标准化的回归权重。多重自由度效应大小往往不如把多重自由度检验分解为单自由度效应更有意义,对于分解后能为讨论提供更多信息的情况尤为如此。应该遵循的一般与规则是:为读者提供评估观察效应所需要的足够信息。
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