1. 数据的准确性
1）数据核对
在展示结果之前，仔细核对数据的准确性。这包括检查数据的录入是否正确、计算是否无误等。对比原始数据和处理后的数据，确保在数据处理过程中没有出现错误。如果可能，让另一位研究者独立核对数据，以减少人为错误。
2）误差范围
在表格和图表中明确标注数据的误差范围，如标准差、标准误、置信区间等。这有助于读者评估数据的可靠性和变异性。例如，在表格中可以这样表示：“10.5 ± 0.2”，其中“± 0.2”表示标准差。在图表中，可以通过误差条来表示误差范围。
3）统计分析
对数据进行适当的统计分析，并在结果中注明统计方法和显著性水平。例如，使用t检验、方差分析、相关性分析等。在结果中明确标注统计结果，如“P < 0.05”表示显著性水平为0.05。如果使用了特定的统计软件或方法，应在方法部分详细说明。
2. 结果的完整性
展示结果时，不仅要展示支持研究假设的结果，也要展示不支持假设的结果，包括所有实验条件下的结果，即使某些结果与预期不符。例如，如果某个实验组的结果没有显著差异，也应该在结果部分进行说明。对不支持假设的结果进行补充说明，解释可能的原因。例如，“虽然处理条件C没有显著提高植物的生长速度，但可能是因为实验时间较短，未能充分观察到其潜在效果。”
3. 结果的可重复性
1）详细描述实验方法
在实验方法部分详细描述实验步骤和条件，使其他研究者能够准确复制你的实验。包括实验材料的来源、规格、纯度等信息。详细说明实验设备的型号、参数设置等。例如，“使用型号为XYZ的光合作用测定仪，在温度为25°C、光照强度为1000 μmol/m²/s的条件下进行测量。”
2）提供数据和代码
如果可能，提供实验数据和分析代码，以便其他研究者验证和重复实验。可以在论文的附录中提供数据文件和分析代码的链接。例如，“实验数据和分析代码已上传至GitHub（链接：https://github.com/example/repo），供其他研究者参考和验证。”
