在耶鲁大学，学术论文的写作要求极为严谨，尤其是在研究类论文中，结果章节（Results Section）的撰写至关重要。结果章节是展示研究成果的核心部分，主要目的是清晰、简明地报告研究发现，并以客观的方式呈现数据。这一章节不仅仅是数据的堆砌，而是经过精确分析后，对研究问题的直接回应。下面将详细介绍耶鲁大学论文结果章节应包含的主要内容。
结果章节的第一要务是清晰地呈现研究过程中获得的数据。在这一部分，学生应遵循以下要点：
逻辑顺序呈现数据：结果章节中的数据需要按照研究问题的顺序呈现，这样可以使读者清楚了解每一个研究问题的对应数据。
避免主观分析：在结果部分，耶鲁大学非常注重数据的客观性。因此，作者不应在此阶段对数据进行过多的主观分析，而应将详细分析留在讨论部分。
可视化数据：为了让数据更加直观，耶鲁大学鼓励学生使用图表、表格和其他可视化工具来展示研究结果。在使用这些工具时，确保图表清晰、简洁，并且标注完整。
在大多数研究性论文中，统计分析是结果章节的核心组成部分。在这一部分，学生需要展示使用的统计方法以及对应的结果。例如：
统计方法的说明：结果章节应简要提及所使用的统计分析方法（例如，方差分析、回归分析等），以及这些方法的适用性。
统计检验结果：根据研究设计，结果章节应呈现各个统计检验的显著性水平（例如，p值）和效应大小（effect size）。
显著性标记：在图表或数据表中，应对显著性结果进行明确标记，帮助读者区分哪些结果是具有统计学意义的。
当研究涉及多个变量或多组数据时，结果章节应展示不同数据集之间的比较和关联：
对比结果：如果研究涉及不同群体或条件之间的对比（如实验组与对照组），那么结果章节应清晰地展示这些群体之间的差异。
变量间的关联性：当研究探讨变量之间的关系时，应在结果章节中详细展示各个变量的关联程度。例如，展示相关系数或回归模型的输出。
层次性与细节：对于复杂的数据分析，建议按照层次性报告结果，从整体到局部，逐步展示数据的深层含义。
在结果章节中，学生需要特别注意避免提前对数据进行讨论或得出结论。耶鲁大学要求结果章节只负责报告数据，不应涉及对数据意义的解释或对研究假设的验证。所有关于结果的讨论、解释以及与现有文献的对比应放在随后的讨论章节（Discussion Section）中进行。
结果章节还需要确保数据报告的准确性与完整性。耶鲁大学对学术诚信要求非常严格，学生必须确保结果章节中的所有数据都是真实、未经修改的。对于所有未预期到的结果或异常数据，也应在结果章节中如实呈现，以确保研究的透明度和完整性。
耶鲁大学对论文结果章节的撰写要求非常明确，主要集中在数据的客观呈现、合理的统计分析以及避免主观讨论。学生需要严格按照逻辑顺序报告数据，使用适当的图表来加强展示效果，并且确保数据的准确性与完整性。
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