心理学论文写作规范统计图表制作要求
论文中图表制作规范详解
论文中图表制作规范详解在学术论文中，图表是一种重要的信息展示方式，可以直观地呈现数据、趋势和关系。
为了保持论文的规范性和可读性，制作图表时需要遵循一些规范。
本文将详细介绍论文中图表的制作规范，包括图表的引用、编号规则、标题格式、图表的居中对齐、字体和标注等方面。
一、图表的引用和编号规则在论文中引用图表时，需要按照一定的编号规则进行。
一般来说，图表的编号应按照章节进行分组，即第一个图表在第一章中编号为“图1-1”，第二个图表为“图1-2”，以此类推。
如果图表较多，可以在编号中加入子编号，如“图2-1-1”，表示第二章中的第一个子图表。
对于表格也采用同样的编号规则，将“图”改为“表”。
二、图表的标题格式图表的标题应简明扼要地描述图表内容，并紧随图表上方，居中对齐。
标题一般采用黑色字体，而且应该使用与正文相同的字体和字号。
标题中应使用首字母大写的句式，避免使用缩写、符号或表达不清晰的术语。
三、图表的居中对齐为了保持论文的整洁美观，图表的摆放应居中对齐。
图表应该尽量在论文页面的中间位置，避免靠近页面边缘，以确保整篇文章的版面整齐。
四、字体和标注论文中图表中的字体和标注应与正文一致。
一般来说，正文中的字体和字号为宋体小四号，因此图表中的文字也应使用相同的字体和字号。
标注、标题、图例等内容的字体一般可以使用加粗或斜体进行强调，但不宜过多使用，以免影响整体版面的整洁性。
在图表中，数据的标注是非常重要的。
一般来说，数据标注应清晰可辨并与图表一致，比如使用相同的字体、颜色和大小。
标注应尽量避免使用缩写或专有名词，以确保读者能够准确理解图表中的数据含义。
另外，图表中的坐标轴标签、标题以及图例等也是非常重要的一部分。
它们应清晰明了，并与图表内容相符。
坐标轴标签应以简洁的方式描述所测量的量或因变量，标题应准确概括图表的主题，图例应明确解释图表中不同部分的含义。
总结起来，论文中图表的制作规范包括引用和编号规则、标题格式、居中对齐、字体和标注等方面。
心理学论文写作规范
任何问题； ! 不注重深入的分析，报告简单的、没有实质意义的研究结果； ! 缺乏逻辑性，从研究设计到结果讨论，整个研究过程中的思路不够统一； ! 实验或分析中缺乏必要的控制，特别是研究中涉及的重要变量未加控制，使解释十
分困难； ! 没有报告效应的大小； ! 抓不住研究的重点，对一个问题的方方面面，无论有否意义，都进行详尽无遗、极
进程来组织的。
1.2.3 理论性论文 根据已有的研究文献来建构理论，这类文章称为理论性论文。理论性论文与综述论文在
结构上经常是类似的，但理论性论文只引用那些对其理论建构有作用的实验资料。作者追溯 理论发展过程是为了提炼其理论框架。作者通常会对已有的理论进行分析，指出其不足之处， 比较说明各理论之间的优劣，并提出新的理论。在这一类论文的理论性分析中，通常作者会 考查一个理论的内部和外部一致性，理论本身是否自相矛盾，以及理论与实验观察结果之间 是否矛盾。与综述论文相似，理论性论文的各部分也是按内在逻辑关系而不是根据研究进程 来编排的。
杨治良 杨玉芳 侯杰泰
沈模卫
漆书青
程灶火
汪向东
前言
论文写作中的心理学研究结果统计解读
论文写作中的心理学研究结果统计解读在论文写作过程中，心理学研究结果统计解读是一项至关重要的任务。
通过对实验数据进行统计分析，研究者可以得出结论并揭示心理学领域中的现象和规律。
在本文中，我们将探讨论文写作中心理学研究结果统计解读的基本原则和常用方法。
一、心理学研究结果统计解读的基本原则1. 遵循科学性原则：心理学研究结果的统计解读必须严谨、客观、科学，不能受到主观意识和偏见的影响。
研究者应该采取科学的研究设计和相应的统计方法，确保数据的可靠性和有效性。
2. 考虑样本的代表性：在解读研究结果时，需要考虑研究样本的代表性。
样本的大小、分布和选取方式等因素都会对统计结果产生影响。
因此，研究者需要通过合理的样本设计和抽样方法来保证研究结果的可推广性。
3. 综合运用多种统计指标：在解读研究结果时，应综合运用多种统计指标来全面分析数据。
常用的统计指标包括均值、标准差、相关系数、显著性水平等，通过这些指标的分析和比较，可以揭示出不同变量之间的关系和差异。
二、常用的心理学研究结果统计解读方法1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行整理和总结的过程，通过计算均值、标准差、频数等指标，可以反映数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
例如，可以使用频数分布表和直方图来描述和展示变量的分布情况。
2. 推断统计分析：推断统计分析是通过对样本数据的分析和推断，以了解总体的性质和差异。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计。
通过假设检验可以评估样本差异的显著性，而置信区间估计则可用来构建总体参数的估计区间。
3. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以评估变量之间的线性相关强度和方向。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
4. 方差分析：方差分析用于比较两个或多个样本均值之间的差异。
通过分析组间变异与组内变异的比较，可以判断不同组别之间是否存在显著性差异。
方差分析通常用于比较三个以上的样本均值。
心理与教育论文写作图表的使用
表1报告各组男女生人数及在第1、2、3次测验中的得分均值及标准差。[错 误范例] • 但我们也不应仅仅说: 平均反应时得分见图1。[错误范例] • 我们可说: 表1展示了学生在不同学科各次测验中的表现,一般来说,学生第1次的表现较 差… 图1显示反应时随反应类型复杂程度的增加而增加。
7.说明版权批核
• 在使用某些他人拥有版权的图表等时,我们在取得批核后,应将这些图表等的 出处以批注形式说明。例如,
取自"青少年叛逆行为",毛力,姚文著,2010,青少年探新,18,p.54。青少年研究 所2008年持有版权,获准在此重印。
• Adapted from “Psychological adaptation to environmental changes of migrant children,” by A.B.Crown and C.D.Smith,2010,Adolesence Educational Research Journal,17,|p.20.Copyright 2010 by Scientific Research Publishing. Reprinted with permission.
• 过于复杂、难以理解、与文 章重点关系不大的图表,不应 采用。
5.保留最重要的图表
• 美国心理学会的期刊文章在传统上仍是以文字为主,辅以图表,过多图表会令 内容看起来单薄,此时应考虑只保留最重要的图表。《出版手册》也指出,以 往一些以表格形式出现的内容（如某一次方差分析的结果),现在均改用文字, 在正文中报告F值、自由度（d)、p值（甚至MSE、n²）等,不再表列其他更 详细的资料。
论文写作中的心理学表与数据展示
论文写作中的心理学表与数据展示在现代学术研究中，心理学表和数据展示对于论文写作起到了重要的作用。
它们能够有效地帮助研究者展示实验结果和数据，提供可视化的信息，让读者更好地理解研究过程和结论。
本文将探讨论文写作中的心理学表和数据展示的相关内容，并介绍一些常见的展示方式和技巧。
一、心理学表的设计与使用心理学表是论文中常用的一种表格形式，可以用于展示实验设计、样本个数、数据统计等信息。
在设计心理学表时，有一些基本的原则需要遵循。
首先，心理学表的内容应该简洁明了，不要包含过多无关的信息。
研究者需要根据研究目的和实验结果，选择合适的数据展示方式，将重要的结果和统计数据呈现出来。
同时，表格中的文字和数字应该清晰可辨，避免使用过小或模糊的字体。
其次，心理学表的格式应该一致规范。
表头应该包含表格的标题，表格中的每列应该有具体的变量标签，表格中的每行应该表示一个样本或数据点。
此外，表格中的数据应该按照一定的规则排列，例如按照字母顺序或数字大小排列，以便读者能够更容易地理解和比较。
最后，心理学表应该注明来源和解释。
研究者需要在表格下方提供详细的注释说明，解释表格中的变量和统计方法，并标注数据的来源和统计显著性水平。
这样可以帮助读者更好地理解表格的含义和结果。
二、数据展示的技巧与工具除了心理学表，研究者还可以使用其他形式的数据展示方式，如图表、图像等。
下面介绍几种常见的数据展示技巧和工具。
1. 条形图和柱状图条形图和柱状图适用于比较不同类别之间的数量或比例关系。
研究者可以使用条形图和柱状图来展示实验组与对照组的表现差异，不同条件下的反应时间等信息。
在设计条形图和柱状图时，注意选择合适的比例尺和颜色搭配，以便读者更好地理解图表中的信息。
2. 散点图和折线图散点图和折线图适用于展示变量之间的关系和趋势。
研究者可以使用散点图来观察变量之间的相关性，使用折线图来展示实验条件下的变化趋势。
在设计散点图和折线图时，需要注意调整坐标轴的比例和标签，以便读者更直观地理解图表中的趋势和关系。
论文图表要求
论文图表要求
论文图表的要求通常包括以下几个方面：
1. 标题和编号：每个图表应有清晰明确的标题，以便读者快速了解其内容。
图表需要有编号，例如“图1”、“表1”等，便于
引用和交流。
2. 清晰易读：图表的内容应清晰易读，以确保读者能够准确理解图表所表达的信息。
需要使用清晰的字体和适当的字号，确保文字、坐标轴、标签等都能够被清晰地看清。
3. 美观简洁：图表应设计简洁美观，避免多余的装饰或复杂的图形。
图表的色彩应搭配合适，以便读者能够区分不同的数据或类别。
4. 数据准确性：图表所展示的数据应准确无误，且不应有任何歧义。
如果图表中使用了估计值或有限数据，需要明确注明。
5. 图表说明：每个图表都需要有相应的说明或解释，以帮助读者理解图表所表达的含义。
图表的解释应简明扼要，不应过于冗长。
6. 数据来源：如果图表中使用的数据来源于他人的研究或资料，需要在图表下方注明出处，以确保知识产权的尊重和引用的准确性。
总而言之，论文图表需要保证准确、易读、美观，并且应具备
明确的标题和编号，方便读者阅读和引用。
图表还需要有足够的说明和数据来源，以确保读者能够理解和验证图表所传达的信息。
心理学论文后置部分写作规范
4.对学位论文的引用 4.对学位论文的引用
标引项顺序号.作者 题名 学位论文].保存地 标引项顺序号 作者.题名 学位论文 保存地： 作者 题名.[学位论文 保存地： 保存者， 保存者，年份 例如： 例如： [4]龙力荣 职业生涯管理的结构及其关系研究 龙力荣.职业生涯管理的结构及其关系研究 龙力荣 职业生涯管理的结构及其关系研究[D]. 北京：中国科学院心理研究所， 北京：中国科学院心理研究所，2001.
表格示例:
图片示例:
2、数据统计的呈现
研究中观测到的原始数据都是一个个分散的数字 形式出现的， 形式出现的，要使这些原始数据反映所要研究的 问题，必须进行统计处理，不能罗列原始数据。 问题，必须进行统计处理，不能罗列原始数据。 无论是用描述性统计还是推论性统计结果，都要 无论是用描述性统计还是推论性统计结果， 在论文中报告相应的统计方法 统计方法。 在论文中报告相应的统计方法。 做统计时要假设读者有一定的统计学知识。 做统计时要假设读者有一定的统计学知识。基本 假设读者有一定的统计学知识 的假设就不需要进行论证。 的假设就不需要进行论证。但是如果对一个特殊 检验的恰当性存在疑问， 检验的恰当性存在疑问，那么就应该对这种检验 是否恰当做出判断。 是否恰当做出判断。
2、讨论应该注意的问题： 讨论应该注意的问题： (1)讨论时不可抛开研究结果，泛泛进行叙述。 (1)讨论时不可抛开研究结果，泛泛进行叙述。 讨论时不可抛开研究结果 (2)讨论中应该避免无谓的辩论以及琐碎无力的理 (2)讨论中应该避免无谓的辩论以及琐碎无力的理 讨论中应该避免无谓的辩论 论比较。只有当理论被实验数据证实， 论比较。只有当理论被实验数据证实，论点与实 验数据或者理论有密切的逻辑关系,并且表达简洁 验数据或者理论有密切的逻辑关系, 才可以进行推测并展开讨论。 时，才可以进行推测并展开讨论。 (3)不要简单的重新组织说明或重复已经说明过的 (3)不要简单的重新组织说明或重复已经说明过的 不要简单的重新组织 观点。 观点。 (4)当讨论相对简单， (4)当讨论相对简单，无须进行更深入的理论分析 当讨论相对简单 作者可以将这一部分与结果部分合并，例如： 时，作者可以将这一部分与结果部分合并，例如： 结果与讨论” 讨论与小结” “结果与讨论” ，或“讨论与小结”
论文写作中的图表设计与解读
论文写作中的图表设计与解读在学术研究和论文撰写过程中，图表是传递信息和呈现数据的有力工具。
良好的图表设计和准确的解读能够提升论文的可读性和可信度。
本文将探讨论文写作中的图表设计原则、图表类型的选择以及如何正确解读图表数据。
一、图表设计原则1.1 简洁明了：图表应该简洁明了，避免过多的装饰和复杂的线条。
清晰的图表能够使读者更快地理解数据和关键信息。
1.2 规范标注：图表应包含必要的标题、坐标轴标签和单位。
标题应该简洁明了地描述图表内容，坐标轴标签应该清晰地表示所代表的变量和尺度。
1.3 一致性和比例：图表中的图形和元素应保持一致性和合理的比例。
例如，柱状图的宽度和间距应相同，饼图的扇形角度应按比例分配。
1.4 颜色搭配：选择适当的颜色搭配可以增强图表的可读性。
应该选择对比明显的颜色，并避免使用过多的颜色。
同时，对不同的数据系列使用不同颜色以区分。
二、图表类型选择2.1 柱状图：柱状图适用于比较不同类别或不同时间点的数据。
通过不同长度的柱子，读者能够直观地比较各变量的差异。
2.2 折线图：折线图适用于显示趋势和变化关系。
通过连接数据点，可以清晰地展示变量的变化趋势。
2.3 饼图：饼图适用于显示比例和百分比关系。
通过扇形的大小，可以直观地了解各类别在总体中所占比例。
2.4 散点图：散点图适用于显示两个变量之间的关联关系。
通过数据点的分布，可以判断两个变量之间的相关性。
三、图表数据解读3.1 关注数据趋势：阅读图表时，应关注数据的整体趋势和变化规律。
通过观察趋势，可以得出数据的结论和规律。
3.2 比较差异和关联：通过比较不同变量或不同时间点的数据，能够揭示差异和关联性。
比较差异可以帮助我们理解不同情况下的差异原因，比较关联可以揭示变量之间的相互影响。
3.3 注意异常值和趋势突变：在图表中，注意异常值和趋势突变是很重要的。
这些异常情况可能是实验误差、数据录入错误或系统变化等原因导致的，需要谨慎对待并寻找解决方案。
心理学学士论文写作中的数据结果呈现与解读技巧
心理学学士论文写作中的数据结果呈现与解读技巧数据结果的呈现与解读在心理学学士论文写作中占据重要位置，它们直接涉及着论文的可信度与学术价值。
本文将探讨心理学学士论文中数据结果的呈现与解读技巧，以帮助学生提升论文写作的质量与水平。
一、数据结果的呈现数据结果的呈现是论文写作中不可或缺的环节，它决定着读者对论文的理解和认知。
以下是一些常用的数据结果呈现技巧：1. 图表呈现：在心理学学士论文中，图表是直观清晰地呈现数据结果的常用工具。
可以使用条形图、饼图、折线图等不同形式的图表来展示数据结果。
同时，要注意图表的标签、标题和图例的准确性和清晰度，确保读者能够快速理解和解读图表中的数据信息。
2. 描述性统计：除了图表呈现，描述性统计也是一种有效的数据结果呈现方式。
通过使用平均数、标准差、百分比等统计指标，可以直观地展示数据的集中趋势和分散程度。
同时，要配合文字描述，简洁明了地解释统计结果，避免过度依赖统计数字，帮助读者更好地理解数据结果。
3. 文字描述：除了图表和统计指标，文字描述是不可或缺的呈现方式。
在文字描述中，应该注重数据结果的重要特点和显著差异的展示。
通过使用适当的形容词和副词，对数据进行精准描述，使读者能够快速了解数据结果。
二、数据结果的解读技巧数据结果的解读是论文写作中十分关键的一环，它需要结合数据背后的理论和研究问题进行深入分析。
以下是一些数据结果解读的技巧：1. 结果与研究问题的关联：在解读数据结果时，需要将数据与研究问题紧密结合起来。
分析数据结果是否支持或者否定了研究问题，探究结果背后的原因和可能的解释。
在解读过程中要冷静客观，尽量避免主观臆断和片面观点。
2. 结果与理论的关联：数据结果也需要与相关的理论框架联系起来进行解读。
通过对已有理论的检验和支持，可以加深对数据背后原理的理解。
同时，在解读过程中要注意提及可能的理论解释，并进一步探讨研究结果对理论的贡献和影响。
3. 结果的稳定性与一致性：在解读数据结果时，需要对研究的可靠性和稳定性进行评估。
论文写作中图表的制作和使用
论文写作中图表的制作和使用图表在论文写作中扮演着非常重要的角色。
它们可以帮助读者更好地理解笔者所表达的观点，并且让文章的呈现更加清晰和具有说服力。
本文将就图表的制作和使用问题进行讨论。
一、图表类型的选择在论文写作中，常见的图表类型包括条形图、折线图、散点图和饼图等。
在选择图表类型时，应根据数据的性质和分析目的进行判断。
例如，如果想比较不同地区某种疾病的患病率，可以选择制作条形图；如果想描述某种现象随时间的变化趋势，可以选择折线图；如果想分析两个变量之间的关系，可以选择散点图。
二、图表的制作方法1. Excel绘图Excel是常用的绘制统计图表的工具之一，它具有简单易用、功能强大的特点。
在制作图表时，需要先准备好数据，并选择适当的图表类型。
然后，根据具体的要求，对各项细节进行修改和调整，如添加数据标签、改变颜色、设置图表标题等。
2. Photoshop绘制Photoshop是一款图像处理软件，它也可以用于制作图表。
相比于Excel，Photoshop更加灵活多样，可以自由调整图表的大小和形状，添加背景和文字。
在使用Photoshop绘图时，需要先按照统计数据绘制基础图表，然后利用软件的各种工具进行美化和修饰。
三、图表的使用注意事项1. 精简图表内容论文中的图表应该经过精心设计，内容简洁明了。
不要将过多的信息堆砌在一张图表中，这样容易使读者感到困惑和疲劳。
应该根据需要选择最为重要的数据进行可视化展示，同时配合适当的文字说明。
2. 统一图表风格在制作多个图表时，应该注意保持风格的统一，避免出现过多的差异。
例如，可以统一使用相同的颜色和字体，保持坐标轴的一致性等。
3. 慎重使用3D效果3D效果虽然可以让图表更加醒目，但有时也会导致数据的误解。
因此，在使用3D效果时需要慎重，避免用过度的3D效果掩盖数据本身的真实含义。
四、总结图表在论文写作中是非常有用的工具，能够帮助读者快速理解和记忆信息，提高文章的可读性和说服力。
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3.1 表格表格也可简称表，是记录数据或事物分类等的一种有效表达方式。
由于表格具有简明、清晰、准确的特点，同时表格的逻辑性和对比性又很强，因而在科技书刊中被广泛采用。
如果表格设计合理，不仅会使文章论述清楚，还可收到美化与节省版面的效果。
3.1.1三线表三线表是表格的一种，科技书刊中普遍采用三线表。
三线表通常只有3条线，即顶线、底线和栏目线（见图1，注意：没有竖线）。
其中顶线和底线为粗线，排版时俗称“反线”；栏目线为细线，排版时俗称“正线”。
当然，三线表并不一定只有3条线，必要时可加辅助线，但无论加多少条辅助线，仍称作三线表。
[2,4]三线表的组成要素包括：表序、表题、项目栏、表体、表注，见图1。
表序表题顶线项目栏↑栏目线表体底线↓表注图1 三线表的组成要素（1）表序和表题表序即表的序号。
不管在文中对表格是否进行了详细的说明，都应当根据表格在文中提及的顺序，用阿拉伯数字进行排序，如“表1”、“表2”等。
并尽量把表格安排在靠近第1次提及它的部位。
不要用数字加字母排序，如“表5”、“表5a”和“表5b”进行排序，或把两个相关联的表格合成一个表。
如果文稿中包含带有表格的附录，可用大写字母和阿拉伯数字进行排序(如表A，是附录A的第一个表格或仅有一个附录，不必用字母做标记；表C2为附录C的第二个表格)。
表题即表格的标题。
与文章的标题类似，表题应当准确得体，简短精练。
要避免使用泛指性的词语做表题，如“数据表”、“对比表”、“计算结果”等。
过于简单的表题：专业与成绩的关系(没有清楚的指出表格中列出的数据是什么)过于繁琐的表题：心理学、物理学、英语、工程专业的学生在测验A、B、C中的平均成绩(重复了栏目中的信息)。
好的表题：不同专业大学生的平均成绩出现于栏目或表体中的缩写，在表题中可以用括号的形式标注于它所代表的词后面。
例如：实验2中的命中率(H)与虚报率(FA)。
需要更长解释或与标题不太相关的缩写，可在表注中注明，但不要在表注中重复标题。
每个表都必须有表序和表题。
表序和表题之间留1个汉字的空格，其间不用任何点号。
表序和表题排在顶线的上方，居中排，其总体长度不宜超过表格的宽度。
若表题字数太多，则应转行排，回行文字应居中排。
（2）项目栏项目栏指表格顶线与栏目线之间的部分。
项目栏中一般要放置多个“栏目”。
所谓栏目，就是该栏的名称，它反映了该栏信息的特征或属性。
一个表格应当能把相关的数据归类，以使读者能够进行比较。
数据构成了表体，栏目则确立了数据组织的逻辑，并确定了栏目下数据栏的性质。
与标题一样，栏目也应当简单明了，不要过于繁琐、冗长。
例如：不好的栏目较好的栏目年级水平年级3 34 45 5在栏目中应该用标准的缩写或符号来代表非专业性术语(如：用No来代表序号，用%代表百分号)和统计学术语(如：M，SD和χ2)，不必作解释。
其他专业术语，各分组的组名等的缩写则必须在表注中加以说明。
表格的每一栏均应有栏目。
表格最左侧的栏目(stub column)通常列出主要自变量。
如：例表1中，最左侧的栏目列出各分组。
例表1表X 不同被试对3类棋局的线索回忆成绩（M ±SD）棋手完全随机棋局合法随机棋局满子连照棋局高水平8.17±1.17 20.17±1.47 20.00±1.90低水平7.67±1.21 18.00±0.89 18.33±1.21注：基线概率为2.30。
（资料来源：杜建政，杨治良.随机棋局存在专家记忆优势效应吗？心理学报，2002，34（3）：254~258）应尽量减少栏目中再分栏目的数目，能紧缩的尽量紧缩。
这样既减少了栏目数，又使读者易于理解。
同时减少栏目数也简化了排版工作。
例如：不好的栏目较好的栏目性别预先训练预先训练女有女无有无男有男无有无栏目用于限定其下面的各列数据，而不是对侧方的栏目进行解释。
栏目一般位于表体之上，定义每列数据。
一个栏目仅说明其下面一栏的数据，而总栏目则可以说明2栏以上的数据。
按照这种方式构建的栏目，叫多重栏目（见例表2）。
运用多重栏目可以避免栏目中某些词语的重复，但应尽量避免用两层以上的多重栏目。
例如：不正确的栏目词语重复的栏目正确的栏目颞叶：左侧右侧左侧右侧颞叶颞叶颞叶左侧右侧少数表格需要在表体中列出表体分类标目(table spanners)。
这些分类标目应与表体同宽，可以在表格中列出更多的分类(见例表2)。
另外，若两个表格具有相似的栏目，用分类栏目形式把两者合二为一。
同栏中的所有元素在文法和概念上应具有可比性，所有数据都应当符合栏目所限定的条件。
例：不平行平行疾病疾病功能性精神病患者功能性精神病过量饮酒酒精中毒人格障碍人格障碍例表2表X 有无预先训练儿童的正确回答平均数年级组别n a 3 4 5文字测验女训练18 280 297 301无训练19 240 251 260男训练19 281 290 306无训练20 232 264 221数学测验女训练20 201 214 221无训练17 189 194 216b男训练19 210 236 239无训练18 199 210 213注：最高分为320分；a每组20人中完成所有测验的人数。
b此组中有一人仅有2个正确答案。
（资料来源：American Psychological Association. Publication Manual of the American Psychological Association. The 4th ed. Washton D C, 1995）栏目中的数字序号一般仅出现在相关矩阵表格中，以数字代替文字的说明，避免重复（见例表3）。
例表3 样本相关性表格表X 各分测验与总量表分及分测验间的相关分测验 1 2 3 4 5 6 71.总智商—2.视觉记忆0.723 —3.摆积木0.641 0.455 —4.拼图0.625 0.350 0.287 —5.记数字0.678 0.489 0.347 0.289 —6.迷津0.718 0.363 0.379 0.331 0.391 —7.图画类同0.642 0.347 0.286 0.364 0.274 0.412 —8.空间推理0.690 0.404 0.269 0.330 0.413 0.504 0.335注：被试年龄范围：9～17岁，n = 982。
（3）表体底线以上、栏目线以下的部分叫做表体，它容纳了表格内的大部分或绝大部分信息，是表格的主体。
a.表体内的数字一般不带单位，百分数也不带百分号（%），应把单位符号和百分号等归并在栏目中。
如果表格内全部栏目中的单位都相同，则可把共同的单位提出来标示在表格顶线上方的右端（右缩1个汉字的空格，不加“单位”二字）；也可括注于表题后，但字体不能与表题相同。
例如：表X 不同组青少年在认知作业中的反应时（ms）和正确率(%)b.表体中同一栏各行的数据一般都处在共同的栏目下，应以个数位（或小数点）或者以“~”等符号为准上下对齐，而且有效位数应相同。
c.上下左右相邻栏内的文字或数字相同时，应重复写出，不可使用“同上”、“同左”等字样或“””符号代替。
d.表体中无数字的栏内，应区别对待，不能轻易写“0”或画“—”线等填空。
GB 7713—87规定：“表内‘空白’代表未测或无此项，‘—’或‘…’代表未发现，‘0’代表实测结果为零。
”简明有一些数据很容易根据其他栏的数据推算出来，那么设立这样的栏目就是多余的。
例：不简明反应数被试第一次测试第二次测试总和均数1 5 7 12 6对呈现的数据应有所选择。
此例表有2处须修改。
第一是根据对讨论的重要性，只列出每次的反应数或总的反应数。
第二，不必列出平均反应数，因为它容易算出。
（4）表注表格中的内容尽管已经比较丰富，但由于格式规整，表达简练，格式化要求很高，因此，表格中的某些内容就常常需要注释、补充，有时整个表格也需要做整体说明。
表注一般置于表下，有3种类型[2]：(1)一般注解；(2)特殊注解；(3)概率注解。
a.一般注解先对表格进行整体的描述，说明并提供相关的信息。
再对表中的缩写符号等进行解释，一般注解的格式为注：……(文字说明)。
应用“注”标明，用一冒号与后面的文字隔开。
例如：注：不显著的三因素交互作用结果省略，M为匹配过程，N为非匹配过程。
b.特殊注解用于对某一特殊的列、行或个别项目进行说明。
有特殊注解的部分，用标注于左上角的小写字母来注明。
在栏目和表体中小写字母的标注，一般按从左至右的顺序用a、b、c依次注明。
特殊备注无通用性，只适用于所标注的表格(见例表2)。
c.概率注解概率注解是用来注明检验结果的统计学显著性。
应用星号标出拒绝无效假设的p值。
只有当涉及表中特殊数据时，才使用概率脚注。
p值的大小可用星号注明，一般p值越大，星号越少。
如*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001等。
例：F (1, 51)6.94**12.39***注：**p<0.01，***p<0.001在文章中所有的表格均应这样标注。
通常使用星号来区别p值，但有时在同一个表上还需要区别单侧或双侧检验。
这时一般采用星号来标注双侧检验，用别的符号来标注单侧检验(如符号††)，即：*p<0.05 双侧，**p<0.01双侧，†p<0.05单侧，††p<0.01单侧。
表注的顺序一般为：一般注解，特殊注解，概率注解。
3种类型的表注均位于表下，另起一行，左顶格。
同一类注解之间不用另起一行。
例如：注：被试在韦氏儿童智力测验中操作量表的得分。
a n=25，b n=42。
* p<0.05，** p<0.01。
表注的用途表注可以减少表体的重复。
当某些类型信息，既可在表体中列出，又可在表注中列出时，须考虑到如何才能清楚有效地组织数据，以使读者注意到数据的重要性。
因而，当p值或样本量等有较多的不同值时，一般是新建一栏，而不是用表注。
相反，如果行或列的数据都相同时，则可使用表注。
例：不好较好分组n 分组a焦虑15 焦虑抑郁15 抑郁对照15 对照注：a为每组15人3.1.2表格与文字尽管用表格表达数据有许多优点，但一篇论文的表格也不宜过多，应注意表格和文字的合理搭配。
首先，表格过多会使读者摸不着头绪而丢失重要的信息；第二，表格过多会给排版增添困难，文字描述不时被表格分开给读者阅读带来不便；第三，表格排版比较复杂，相应增加了出版的费用。
综上所述，一篇好的文章应注意表格、插图和文字的搭配，使文章简洁、重点突出。
下面是文字与表格处理不当的例子。
在低、中、高3个难度水平年龄与难度交互作用的平均误差(括号中为标准差)如下：青年受试为0.05(0.08)，0.05(0.07)和0.11(0.10)；老年受试为：0.14(0.15)，0.17(0.15)和0.26(0.21)。