1. 数据真实可靠，统计方法正确
实验数据必须真实准确，不能有任何篡改或伪造。所有数据都应来源于实际的实验操作，并经过多次重复验证以确保其可靠性。使用合适的统计方法对实验数据进行分析，如均值、标准差、t检验、方差分析等，并确保统计方法的使用符合数据的分布特征和研究目的。
2. 数据全面，补充信息
实验结果应全面呈现，包括成功和失败的实验数据。即使某些实验结果与预期不符，也应如实报告，因为这些结果可能对后续研究具有重要启示。除了主要的实验数据，还应提供实验条件、参数设置、样本量等补充信息，以便读者评估实验的可重复性。
3. 与研究目标一致，因果关系清晰
实验结果分析应紧密围绕研究目标展开，确保分析结果能够回答研究问题或验证研究假设。在分析结果时，应明确指出变量之间的因果关系，避免混淆相关性与因果性。
4. 结果解释合理，处理异常数据
对实验结果进行详细解释，说明其对研究问题的意义。解释应基于实验数据和相关理论，避免主观臆断。对于异常数据或不符合预期的结果，应提供合理的解释或假设，并探讨可能的原因。
5. 图表标注
使用图表（如柱状图、折线图、散点图等）来直观展示实验数据和分析结果，图表应清晰、简洁，避免过多复杂的设计。图表应有清晰的标题、坐标轴标签和图例，必要时在图表下方添加文字说明。
6. 对比分析
分析实验结果是否符合研究假设或预期，如果存在差异，探讨可能的原因。将实验结果与已有的研究结果进行对比，讨论其异同点，指出本研究的创新点或不足之处。
7. 误差分析
分析实验过程中可能出现的误差来源，如仪器精度、操作误差、环境因素等。评估误差对实验结果的影响程度，说明结果的可信度。
8. 避免过度推断
在得出结论时，应基于实验结果和数据分析，避免过度推断或得出超出实验范围的结论。根据实验结果提出合理的建议或未来研究方向，但建议应具有可行性。
9. 符合学术规范
在分析结果时引用相关文献时，应遵循学术规范，正确标注引用来源。使用准确、简洁的语言表达实验结果和分析内容，避免模糊不清的表述。
