一些作者建议避免这种定性的陈述，而使用更简单的陈述，如，P=.06。
读者可以了解到这个值没有达到显著性水平，并可以合理的评价它。
如果你正在写你的结果，一个效应没有达到显著水平，但是它可能是很重要的，那么，让你的读者知道它是多少，并表明你正在谨慎的讨论这一结果。
APA格式及结果呈现
使用APA格式呈现结果实施起来并不困难，但是有许多细节需要我们考虑。
数字、统计检验结果、以及图表的呈现方式都相当具有技术性。
表12.2给出了统计检验的一般呈现格式。
表12.2
统计
例子
通用术语
统计检验（自由度）=统计检验的值，P=显著性水平，效应量
t-检验
t（45）=-4.35,p=.029,η2=.14
t（45）=-4.35,p<.05,η2=.14
t（45）=-4.35,prep=.91,η2=.14
t（45）=-4.35,p=.029,prep=.91,
η2=.14
以APA推荐的格式，提供精确的概率值
简约的给出得到的值大于或小于显著性水平的临界值
以APS推荐的格式，提供效应可重复的概论值
提供传统的P值，以及效应可重复的概论值
F-检验
F（2,33）=5.25,p=.01,MSE=2.95,
η2=.24
F（2,33）=5.25,p<.05,MSE=2.95,
η2=.24
F（2,33）=5.25,prep=.95,MSE=2.95,
η2=.24
以APA推荐的格式，提供精确的概率值，MSE指均方差
简约的给出得到的值大于或小于显著性水平的临界值
以APS推荐的格式，提供效应可重复的概论值
相关分析
r（107）=.13,p=.18
r（107）=.13,p>.05
r（107）=.13,p>.05,prep=.787,p=.18
以APA推荐的格式，提供精确的概率值
简约的给出得到的值大于或小于显著性水平的临界值
以APS推荐的格式，提供效应可重复的概论值
卡方检验
χ2（1,N=46）=1.39,p=.24
X2（1,N=46）=1.39,p=.24
以APA推荐的格式，提供精确的概率值
以罗马字母X替换希腊字母χ
在表12.3中给出了一些常用的缩写，它们固定的代表不同的测量值。
另外，在表12.4中给出了呈现统计检验结果常用的符号。
一个一般性的规则是，如果测量值用罗马字母书写（如，t,F,M），它用斜体字，如果用希腊母表示，它们不用斜体字。
我们偶尔可能看到在打印或手写稿中带下划线的文本；下划线是斜体的旧有格式。
因为老的打字机无法提供斜体、加粗或其它特殊的格式。
现在由于我们可以在字处理软件中加入斜体字，所以以下划线代表斜体的需要不再有了。
记住结果部分的重点是呈现观点。
我们试图用一个完整的句子来告诉读者发生了什么。
如果我们比较两组样本的平均数，我们首先要告诉读者一组的平均数与另一组的平均数有所不同。
如果我们使用相关变量，就需要告诉读者当一个变量的分数上升（或下降）时，另一个变量的分数也上升（或下降）。
我们遇到的大部分研究者都会面对这两个问题：
平均数有差异吗，以及变量间是否存在相关？
告诉读者这些应该并不难。
那么，什么才是结果呈现过程中的困难？
一个是用合适的形式表达技术细节。
我们需要做的是将它们以规定的格式插入到文章的相应部分。
另一个困难是讨论我们对各类数字所表达出来的信息的理解，并将它们转化为连贯易理解的英文。
这需要许多的思考。
表12.3常用测量值的缩写符号
符号
代表了什么
符号
代表了什么
f
频率
N
总体大小
f0
希望频率
n
样本大小
H0
虚无假设
SD
标准差
Ha或H1
替代假设或研究假设
Z
标准分数
M
平均数
α
犯一类错误的概率
Mdn
中数
β
犯二类错误的概率
表12.4常用统计检验的呈现符号
符号
代表了什么
符号
代表了什么
ANOVA
方差分析
rpb
点二列相关
ANCOVA
协方差分析
rs
斯皮尔曼相关
d
柯斯二氏检验效应的大小
R
多重相关
d’
辨别力（心理物理法）
R2
多重相关的平方
df
自由度
SEM
测量的标准误；平均数的标准误
MANOVA
多元方差分析
SS
方差和
MS
均方
t
t-检验的值
MSE
均方差
η2
效应大小
p
概率；在二项试验中成功的概率
φ
变量关系测量
prep
效应可重复的概率
χ2
卡方值
r
皮尔逊积差相关
ω2
效应大小
r2
确定系数
^
当作为希腊字母使用时反映一个估计值
创建表格
表格是在较小的空间内呈现大现信息的一种有效方式。
当你有许多数据，将它们简单明了的用文字呈现给读者是一件困难的事。
而创建表格最大的困难在于利用一种形式可能使你的数据更加易懂，也就是清楚和易于理解。
第一项工作是确认是否需要一个表格来呈现你的结果。
如果你正比较两组或三组的数据，你可能不需用表格，因为这种表格可能会比你用文字来说明这几组数据占用更多的空间。
同样，正如2001年APA出版手册中指出的，表格是较花费时间的，因为人们需要花额外的时间来创建它，并使它适合于杂志的文章。
因此，只有当你有大量信息需要呈现时才应该使用表格。
特别是当你处理多个变量的数据时，如果以文字形式呈现结果，一系列的数字可能使读者难于加工，这时应该使用表格。
假设你收集了关于女人和男人那些或者侵犯男性，或者侵犯女性，或者于性别无关的侵犯性笑话应对方式的数据。
分析结果之后，你需要写出不同的组在对笑话的评价上的不同。
这时，你可以（但不应该）使用下面的文字描述来说明被试1到7点评分上平均分数的比较。
在性别侵犯性笑话和性别评价之间有显著的交互作用。
女人认为侵犯男性的笑话最可笑（M=3.6，SD=1.2），其次是没有性别侵犯的笑话（M=3.4，SD=1.0），最不可笑的是侵犯女性的笑话（M=2.7，SD=1.2）.而男人认为侵犯男性的笑话（M=3.2，SD=0.68）和没有性别侵犯的笑话（M=3.2，SD=0.9）是等同的，而他们认为侵犯女性的笑话最可笑（M=3.9，SD=1.2），F（2，160）=26.66，P<.001,Prep>.986。
实际上，这种呈现是准确的，但是谁愿意在一堆数据中费力的穿行呢？
另外，在这种呈现的基础上进行组间比较是困难的。
如果这是你的数据，你可以创建一个表格或图来描述它们。
图12.1给出了可以更清楚的呈现这些数字的表格结构。
图12.1对APA格式中基本的数据表格进行说明
如果参照APA出版手册，你将看到平均数和标准差常常出现在表格的不同部分，以便我们可以容易在脱离标准差来比较平均数。
然而，在许多已发表的文章中，标准差放在平均数之后的括号中与平均数一起呈现，如图12.1。
如果你希望在分离标准差的情况下讨论平均数间的差异，你可以将它们呈现在表格的不同部分，如图12.2所示。
图12.1和图12.2都展示了我们可以如何描述数字，以说明它们平均数的差异。
然而，心理学家也使用其它类型的数字，因此，你需要一些不同形式的表格。
例如，如果你想呈现相关数据，这时你所用表格的外观与呈现平均数据时就不太一样。
如果你测量了几个不同变量，并计算它们之间的相关，那么像图12.3中的表格可以较清楚的说明这种关系。
图12.3APA格式中相关表格的样例
正如你在图12.1和12.3中看到的，如果能够帮助读者理解表格的内容，你可以在表格的下面进行“注示”。
你可以插入一个水平线，并将所有注示放在这条线之下。
你也可以插入多个注示。
首先是一般化的注示，然后是一些特殊的注示（如，有关特殊群组的），再后面是有关显著性水平的概率值。
当你创建你的表格时，你可以简单的键入它，用空格键输入你想要的空间。
或者你可以用字处理软件来创建表格。
表12.5展示了你可以如何使用你的字处理软件，或者用Word或者用WordPerfect来创建表格。
表12.6给出了最后输出的结果。
表12.6
结果…………
Jokevictim
Sexofparticipant
Female
Male
Neutral
Female
2.7a（1.2）
……
……
3.2
Male
……
……
……
3.4
3.3
3.4
3.3
Note：
………………
表12.5
用Word和WordPerfect创建表格的步骤
步骤1
步骤2
步骤3
步骤4
步骤5
首先键入表序号，然后以斜体字，输入表头。
创建一个5X5的表格。
空出左上的单元格。
在第一列第二行输入第一个变量的名称，在变量名下输入该变量的各个水平。
这个变量常常是水平较少的。
在标题线上输入另一个变量的名称。
使用Word使用WordPerfect
●选中第一行的单元格
●点击鼠标右键，并选择合并单元格
●使变量名居中显示
●选中第一行的单元格
●点击鼠标右键，并选择联结单元格
●使变量名居中显示
步骤6
步骤7
在标题线下输入第二个变量的名称，这个变量通常是水平较多的变量。
在下一条线上输入第二个变量的各个水平。
现在你已经建立了表格的结构，可以输入数字了。
步骤8
使用Word
使用WordPerfect
消除表格中所有的线：
●选择“边框和底纹”
●选择“无”
消除表格中所有的线：
●将鼠标移入表格内，点击鼠标右键
●选择“边框/填充”
●选择“Table”标签
●在默认单元格线上选择“没有边线”
●点击确定
步骤9
步骤10
步骤11
步骤12
在表格的顶端插入一条线
●选中第一行的单元格
●点击鼠标右键，并选择“边框和底纹”
●单击右侧的图标，在顶端显示一条线
●点击确定
在呈现变量名的那行下面显示一条水平线
●选中第一行的单元格
●点击鼠标右键，并选择“边框和底纹”
●单击右侧的图标，在底端显示一条线
●点击确定
在数据下面显示一条水平线
●选中最后一行的单元格
●点击鼠标右键，并选择“边框和底纹”
●单击右侧的图标，在底端显示一条线
●点击确定
在底线下输入想要的注示
●将鼠标定位在表格下，输入注示。
在表格的顶端插入一条线
●选中第一行的单元格
●点击鼠标右键，并选择“边框/填充”
●选择顶端
在呈现变量名的那行下面显示一条水平线
●选中第一行的单元格
●点击鼠标右键，并选择“边框/填充”
●选择底端
在数据下面显示一条水平线
●选中最后一行的单元格
●点击鼠标右键，并选择“边框/填充”
●选择底端
在底线下输入想要的注示
●将鼠标定位在表格下，输入注示。
制作图表
图表可以有效、精确地描述大量的数据信息。
有时候，使用图表呈现信息是很有用的。
从一个图表中，并不是总能识别出数据的确切价值，因此，使用图表可能会牺牲一些精确度。
表12.4展示的是一个图表的标准格式。
图12.5列出了一项研究的结果。
实验要求被试对一系列笑话进行等级评定，然后测试他们的心情。
下面是对结果的一种表述：
在兴奋情绪状态下，被试表现出更高的愉悦度。
也就是说，他们表现出更多的欢笑、微笑及幽默的表情。
相反，在抑郁及中立条件下，被试表现出几乎相同的愉悦水平。
抑郁心情条件下女性，M=0.64（SD=0.86）;抑郁状态下男性，M=0.86（SD=1.08）；兴奋及中立条件下女性得分平均数和标准差分别为M=0.66（SD=0.65）、M=0.67（SD=0.68）；兴奋及中立条件下男性得分平均数和标准差分别为M=1.70（SD=1.64）、M=1.22（SD=1.35）。
不幸的是，这种表述并不能将数据所要揭示的问题以一种整体的感觉呈现给读者。
如果参阅表12.5的线性图和12.6的柱状图，读者可能会有更清晰的感觉。
即兴奋情绪诱发更高的愉悦度。
在制作图形时需要注意的一点是，改变x轴y轴的取值可以改变图形的形状。
即使数据不变，图形也会改变。
图12.7与图12.6是基于相同数据的制作的图形。
图12.7y轴初始值是3而图12.6初始值是0，这种图表结构上的改变可引起图形形状的变化。
如果y轴以一个大于零的数开始，那么小小差异也会被扩大。
如果延长y轴使之与x轴相比明显变长，那么组间差异看似也会变大。
如果缩短y轴使之短于x轴，那么组间差异看似会缩小。
图表的形状应当与你所要描述信息的真实情况相匹配。
你需要保证没有通过粉饰数据欺骗读者，导致他们得出错误的结论。
目前为止，我们所谈到的图表都是涉及独立组样本的比较，对于这类样本我们可以使用线性图和柱状图。
如果你的研究中涉及的是相关数据，你可以使用散点图。
图12.8是一个散点图例子。
这里介绍的最后的一种图形是频数图。
它看起来像是柱状图，当它的主要功能是描述在不同范畴内样本数的多少。
在12.9频数图中，你可以看到有多少学生认为他们有着不健康的生活方式，有多少学生认为他们拥有健康的生活方式。
这些评价是基于学生在一份有关生活方式问卷的回答。
当x轴是连续性变量时，柱与柱之间应当挨着。
当x轴是分类变量时，柱与柱之间不接触。
内容与图表之间的联系
行文中图表的优势在于你可以占用较少的篇幅呈现大量的数据信息。
你需要谨慎的使用图表，因为期刊的版面是珍贵的。
作者发给期刊编辑的文章要远远多于出版的文献。
例如，教育心理学期刊在2005年拒稿率是77%。
在APA期刊中平均拒率是69%。
因此，编辑们退回了近三分之二的文章。
如果你想使用图表，考虑一下是否有必要。
也就是说，你能否用文字一样清晰有效的阐明你的观点。
如果答案是肯定的，那么就不必使用图表。
如果使用图表可以让读者更容易理解你的观点，那么就有必要用。
文章中如果使用了图表，那么在文中就要有所说明。
不要期望读者自己去关注。
你需要将图表与文章联系起来，让读者了解它们之间的关系。
进一步说，如果文中已阐述某一观点，就不必用图表进行表述了。
如果已使用图表描述某一结果，那么在文中就不必重复阐述了。
最后，需要指出的一点是文字与图表是相互补充的，不是谁是谁的副本。
结果与讨论部分的差异
在大多数APA格式的论文中，用于说明数据是否支持假设的结果部分与阐明结果揭示什么问题的讨论部分是划分为两个部分的。
因此，在结果部分呈现数据不必解释它们所代表的含义。
但这并不是说要你将数据粗略的呈现，而是说这部分只需考虑数据的结果。
你要提供描述统计结果，如平均数、标准差；以及推断统计结果如方差。
你不必将结果与相关理论或其他研究相联系。
结果部分应当是无争议的，你所表述的是数据事实。
有时候结果部分也会有争议，例如当研究者对早期作者所使用的统计方法提出质疑。
但这种情况相对较少，因为心理学家在大多数统计方法上有较一致的赞同。
总之，结果部分应当是没有争议的，因为所有的论述都是对数据直接的描述。
举一个例子，如图12.7，你能看出被试在兴奋情绪状态下较抑郁和中立条件下表现出更愉悦的反应。
这是很直观的结果没有人能否认。
数据反映的是行为表现。
因此，在结果部分应当恰当的表述。
另一方面，你应当避免对数据进行解释。
你的结论或许有效但这是一种解释，并不是陈述事实。
推论和结论属于讨论部分，包括对结果解释说明、涉及的理论以及与其他研究的联系。
关于结果呈现的最后几点
这里有一些关于研究结果呈现的规则。
如果你看过美国心理学协会出版纲要，你会看到这里有25页的篇幅都在讲如何呈现数据。
有时候这些要求看似挑剔，但心理学家需要遵守这些规则。
表12.7列出了呈现数据信息时需要注意的几点。
对于特殊情况可以参阅APA出版手册，也可以参考已出版的文献看一下其他研究者是如何表述类似信息的。
规则举例
小于10的数字要使用
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