畢業論文 FYP | Chapter 4 Findings/Results 寫作全攻略

完成了數據收集和初步分析後，你的下一步就是撰寫(xie) 畢業(ye) 論文中的“Findings”或“Results”章節（即結果章節）。這個(ge) 部分是你的論文核心，展示了你的研究發現、分析方法及其背後的含義(yi) 。為(wei) 了幫助你更好地完成這一部分，下麵將提供詳細的結構和寫(xie) 作方法，確保你在分析過程中既清晰又全麵。

一、Introduction - 引言

在結果章節的開頭部分，你可以簡單介紹這一章的主要內(nei) 容，幫助讀者理解這一章的意義(yi) 。主要包含以下幾點：

●章節概述：

介紹本章的目的，表明這一章將展示你的主要研究結果。

●研究背景和目的：

可以再次提及研究的目的，以提醒讀者這些數據是如何與(yu) 整體(ti) 研究目標和假設相關(guan) 聯的。

●章節結構：

簡單說明這一章的結構。例如，先展示描述性統計，再進行推論統計，最後總結數據的整體(ti) 趨勢和結論。

📍例句參考：

“在本章節中，將對研究中的主要數據進行係統性分析，包括描述性統計和推論性統計，以揭示研究對象的主要特征及其背後的趨勢。本章結構包括：首先介紹人口統計數據，其次是推論性分析，最後總結研究的發現。”

二、Descriptive Statistics - 描述性統計

描述性統計部分用於(yu) 展示你研究對象的基本特征，主要是通過數據來直觀地展示樣本的分布情況。以下是你可以包括的內(nei) 容：

●數據介紹：

列出樣本的基本人口統計數據（如年齡、性別、學曆背景等）。

●統計方法：

可以用表格、條形圖（Bar Chart）、餅圖（Pie Chart）等圖表展示數據，使讀者更容易理解。

●數據分析：

解釋數據背後的基本趨勢或特征，如性別比例的差異，或者年齡層的集中分布。

📍例句參考：

“描述性統計部分展示了研究對象的基本人口特征。表1展示了樣本的性別比例，其中女性占60%，男性占40%。圖1顯示了參與(yu) 者的年齡分布，以20-30歲為(wei) 主要集中年齡層。”

🔸常用的描述性統計數據展示示例：

· 性別比例：男性/女性占比

· 年齡分布：不同年齡段的百分比

· 教育背景：本科、碩士、博士比例

三、Inferential Statistics - 推論性統計

推論性統計是為(wei) 了通過樣本得出的結論推廣到更大的人群中。在這一部分中，數據需要與(yu) 研究問題或假設緊密相關(guan) ，可以通過以下步驟完成：

3.1 數據分析工具選擇

● SPSS：

SPSS 是一種簡單快捷的數據分析工具，能夠幫助你高效處理數據。隻需輸入數據並選擇分析方法，即可生成結果。

常見分析方法：

●t-test：

用於(yu) 比較兩(liang) 個(ge) 組別之間的差異。例如，比較男女對某變量的影響。

●ANOVA (one-way)：

用於(yu) 比較多個(ge) 組別的差異，如不同年齡段的焦慮水平差異。

●Correlation：

分析變量之間的關(guan) 係，例如工作滿意度與(yu) 工作績效的關(guan) 係。

3.2 分析過程詳細描述

●步驟：

簡要說明你如何進行統計分析，使用何種測試方法，以及為(wei) 什麽(me) 選擇這一方法。描述數據輸入、分析方法選擇及SPSS生成的關(guan) 鍵結果。

●結果展示：

在表格中呈現主要數據（如均值、標準差、顯著性水平等），並配合圖形解釋結果。

📍例句參考：

“本研究采用了t-test檢驗方法，以分析男性和女性在壓力感知上的顯著差異。結果表明，t = 2.56，p < 0.05，表明在0.05的顯著性水平上，男女對壓力的感知存在顯著差異。”

🔸常見的推論性統計數據展示示例：

●t-test：男女對某變量的差異

●ANOVA：不同年齡段的焦慮水平差異

●Correlation：員工情緒與(yu) 工作績效的相關(guan) 性

Research Design寫(xie) 作要點

在結論部分，你需要對數據結果進行總結，並判斷假設是否被接受（Accepted）或拒絕（Rejected）。此處需要：

●總結數據發現：

簡要概括推論統計的主要結果，並解釋數據背後的意義(yi) 。

●顯著性水平設定：

常見的顯著性水平為(wei) α=0.05或α=0.01。可以簡單解釋這些值的意義(yi) ，例如α=0.05表示95%的置信區間內(nei) 該結果具有統計顯著性。

●假設檢驗：

明確指出假設是否通過假設檢驗被接受或拒絕，並給出解釋。如果結果為(wei) “rejected”，可以在下一章節（Conclusion）中討論原因和可能的研究局限性。

📍例句參考：

“通過0.05顯著性水平的假設檢驗，研究發現員工情緒和生病天數之間的相關(guan) 性顯著，表明情緒波動可能影響員工的身體(ti) 健康。假設H0被拒絕，表明此關(guan) 係在統計上有意義(yi) 。”

🔸常見的假設檢驗方法：

One-Tailed Test 和 Two-Tailed Test：通過圖示來解釋如何判斷Rejection Region（拒絕區域）和Acceptance Region（接受區域）。

Significance Level：α值（如0.05）對研究結論的影響。

🌟 寫(xie) 作小貼士

1.結果真實可信：

數據是客觀的，不論假設的結果是Accepted還是Rejected，都應該真實展示，不要為(wei) 了符合假設結果而修改數據。

2.結構清晰：

確保章節結構邏輯清晰，從(cong) 引言到結論層層遞進，方便讀者理解。

3.語言簡潔明了：

使用清晰的語言描述分析過程和數據結果，避免使用複雜術語。

4.圖表輔助：

合理使用圖表幫助解釋數據，圖文並茂讓讀者更容易理解。