毕业论文没有显著性差异

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。

1、先将平均数由大到小排列（从上到下排列），在最大平均数后标记字母a。2、用该平均数依次与各平均数相比（向下过程），凡差异不显著都标记同一字母a，直到遇到与其差异显著的平均数，其后标记字母b，向下比较停止。3再以标有字母b的该平均数为标准，依次与上方比它大的各个平均数比较（向上过程），凡差异不显著一律再加标b，直至显著为止（开始“掉头”向下）。4、再以标记有字母b的最大平均数为标准（向下过程），依次与下面各未标记字母的平均数相比，凡差异不显著，继续标记字母b，直至遇到某一个与其差异显著的平均数标记c

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。

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。