在平时做数据分析时，有很多朋友数据处理咨询，我的论文中做了一个调查或者实验，可是论文数据分析的结果不显著，怎么办啊？

其实，结果是否显著，是数据本身决定的。统计方法只能起到修饰的作用，但不能有这个误区，认为用另外一个统计方法就可以使结果显著，这是完全错误的观念。

那么有人要问了，既然统计方法不能让结果显著，那么结果不显著的原因有什么呢？一般来说，不显著相关的原因太多了。有调查设计、数据来源、抽样方法、质量控制、录入错误、分析方法错误等原因，因此在数据已经收集到之后，是没法判断造成不显著的原因的。我们只能说，请在研究设计的时候，就尽快咨询star统计分析工作室，让我们帮助您做一个科学严谨的设计方案，并指导您进行调查和实验中的质量控制，帮助您收集到最接近真实情况的数据。这样可以尽可能的减小调查和测量误差，达到您真实的情况。当然，如果您的研究假设就错了，也就是说，A和B的相关关系原本就是不显著的，你一定要假设他们显著，然后去做调查，这样就算您努力去设计和调查了，得到的结果仍然是没法让您满意。所以，设计方案是第一，有一个好的设计，才会去收集到合适的数据。至于统计方法，那是最后要做的事情。如果前期工作都满意了，那么后期统计分析结果满意的可能性就大一些。

但是，还是有人会问了。我也知道您说的这些，可是现在木已成舟，没办法了，数据已经收集到了。没法再去重新设计，重新调查，经费也用完了。这下怎么办呢？如果是在正式场合，我们一般就会说，这是没办法的。你只能接受这个结果，并努力去把它解释透彻，给别人一个可以相信的理由。但是，有的人会喜欢取巧，也就是去编造数据。这个我们虽然是不支持的，但是有时候也没办法，有的人愿意这样做。

那么，编造数据去做统计，是不是一定能够实现您的研究假设呢，请看下一章节的介绍吧。

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