t檢定與ANOVA報告怎麼寫？APA格式句型、效果量與信賴區間（附R實例） — Editverse 臺灣

t檢定與ANOVA報告怎麼寫？APA格式句型、效果量與信賴區間（附R實例）

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一句合格的t檢定或ANOVA結果，至少要包含檢定名稱、自由度、檢定統計量、精確p值、效果量與信賴區間；本文以三份R內建公開資料實際分析，示範可直接套用的APA格式句型。

統計結果段落是審稿人最容易挑出問題的地方：只寫「p < .05」、漏掉自由度、沒有效果量，或是把成對樣本當成獨立樣本計算。撰寫t檢定與ANOVA報告時，與其背誦格式，不如先掌握每個數字回答什麼問題，再套用句型。統計檢定的選擇邏輯可先參考統計檢定怎麼選，本文聚焦在「選好之後怎麼寫」。

一句完整的結果包含哪些元素

EQUATOR網絡收錄的SAMPL統計報告準則（Lang與Altman）列出假設檢定的報告要點：說明檢定名稱、單尾或雙尾、成對或獨立樣本；確認資料符合檢定假設；寫明顯著水準；主要結果應附上95%信賴區間等精確度指標；並說明是否以及如何校正多重比較，以及使用的統計軟體。

格式細節則依期刊採用的體例。普渡大學寫作中心（Purdue OWL）整理的APA第7版規則包括：多數統計符號使用斜體；數值不可能大於1的統計量（如 p 值、相關係數）不寫前導零，例如 p = .042；p 值報告到小數第二或第三位，小於 .001 時寫 p < .001；運算符號前後空一格。APA另以期刊論文報告標準（JARS）規範量化研究應報告的內容，其2018年修訂版取代了第6版手冊中的標準（Appelbaum 等，2018）。

官方準則原文：SAMPL準則（EQUATOR網絡發布的PDF）在「Reporting hypothesis tests」一節寫道：「Do NOT report “NS”; give the actual P value. The smallest P value that need be reported is P <0.001, save in studies of genetic associations.」同一節也建議P值盡量以等式報告（例如 P = 0.03），而非 P < 0.05 這類不等式。

注意SAMPL面向生物醫學期刊，範例保留前導零（P = 0.03）；APA體例則省略（p = .03）。實務上的判斷順序是：先看目標期刊的作者須知，再看該期刊採用的體例（APA、AMA或其他），兩者都沒有規定時，才依學門慣例。

獨立樣本t檢定：預設使用Welch檢定

Delacre、Lakens與Leys（2017）指出，Student t檢定假設兩組變異數相等，當條件不成立時可能嚴重偏誤；而先做變異數同質性檢定再決定用哪一種t檢定，往往也無法得到適當答案。他們的結論是：Welch t檢定在變異數不等時能較好地控制第一型錯誤，在變異數相等時損失的穩健性也很小，因此建議作為預設策略。

以R內建ToothGrowth資料為例（60隻天竺鼠的齒質母細胞長度，依維生素C劑量與給予方式分組），只取每日0.5毫克劑量組比較兩種給予方式：柳橙汁組（n = 10）M = 13.23，SD = 4.46；抗壞血酸組（n = 10）M = 7.98，SD = 2.75。可寫成：

範例句：在每日0.5毫克劑量下，柳橙汁組的齒質母細胞長度（M = 13.23, SD = 4.46）高於抗壞血酸組（M = 7.98, SD = 2.75），Welch t(14.97) = 3.17, p = .006，平均差 5.25，95% CI [1.72, 8.78]，Cohen’s d = 1.42，95% CI [0.41, 2.39]。

Welch檢定的自由度通常不是整數，照實報告到小數兩位即可。Lakens（2013）也提醒，Cohen’s d在小樣本會高估母體效果，報告經校正的Hedges’ g更為適當；本例 g = 1.36。

成對樣本t檢定：效果量要說清楚是哪一種

R內建sleep資料是Student（1908）使用的經典資料：同一批10名病人分別服用兩種安眠藥後，睡眠時數相對於對照期的增加量。因為是同一批人，必須用成對樣本t檢定。藥物一 M = 0.75，SD = 1.79；藥物二 M = 2.33，SD = 2.00；差值 M = 1.58，SD = 1.23。

範例句：服用藥物二後增加的睡眠時數（M = 2.33, SD = 2.00）多於藥物一（M = 0.75, SD = 1.79），成對樣本 t(9) = 4.06, p = .003，平均差 1.58小時，95% CI [0.70, 2.46]，Cohen’s dav = 0.83。

成對設計的效果量有不同算法。以差值標準差為分母的 dz = 1.28，以兩組平均標準差為分母的 dav = 0.83，兩者差距來自兩次測量的相關（本例 r = .80）。Lakens（2013）說明，相關高於 .5 時 dz 會大於 dav，若要與受試者間設計比較，該文建議報告以兩組平均標準差計算的 dav（其偏誤校正版 gav 一般比 grm 更受推薦）。不論選哪一種，句中都要標明下標。

假設檢查也應交代：本例差值的Shapiro-Wilk檢定 W = 0.83，p = .033，常態假設存疑，因此可補充Wilcoxon符號等級檢定作為敏感度分析（V = 45，p = .009），結論一致。

單因子ANOVA：F值之外還要事後比較

R內建PlantGrowth資料比較對照組與兩種處理下的植物乾重，每組10株。對照組 M = 5.03，SD = 0.58；處理一 M = 4.66，SD = 0.79；處理二 M = 5.53，SD = 0.44。以中位數為中心的Levene檢定 F(2, 27) = 1.12，p = .341，未顯示變異數不同質；殘差的Shapiro-Wilk檢定 p = .438。

圖1呈現三組的平均數、95%信賴區間與每一筆原始資料：

t檢定與ANOVA報告範例：PlantGrowth三組植物乾重的平均數、95%信賴區間與原始資料點
圖1. PlantGrowth資料三組植物乾重的平均數（◇）、95%信賴區間與原始資料點；單因子ANOVA F(2, 27) = 4.85，p = .016。資料來源：R內建PlantGrowth資料集（Dobson, 1983），R aov() 與 TukeyHSD() 分析。© editverse.com

範例句：單因子變異數分析顯示三組植物乾重有顯著差異，F(2, 27) = 4.85, p = .016, η² = .26，95% CI [.01, .46]。Tukey HSD事後比較顯示，處理二高於處理一（平均差 0.87，95% CI [0.17, 1.56]，p = .012）；對照組與處理一（p = .391）、對照組與處理二（p = .198）的差異則未達顯著。

三個細節值得注意。第一，η²會高估母體效果，Lakens（2013）指出改報ω²在形式上更正確，本例 ω² = .20。第二，Lakens也指出研究者最常報告的是SPSS提供的偏η²（η²p），單因子設計時與η²相同，多因子設計則不同，句中必須寫清楚是哪一個。第三，事後比較屬於多重比較，依SAMPL準則應說明校正方法（本例為Tukey HSD）。若變異數明顯不同質，可改報Welch ANOVA；本例 Welch F(2, 17.13) = 5.18，p = .017，結論不變。

送出前的自我檢查

依上述準則，結果段落可以逐句對照：（1）每個檢定是否寫明名稱與成對／獨立；（2）自由度是否與樣本數吻合（獨立樣本Student t為 n₁ + n₂ − 2，成對為 n − 1，單因子ANOVA為 k − 1 與 N − k）；（3）p 值是否為精確值，且沒有「NS」；（4）是否附上效果量與其信賴區間，並註明是哪一種效果量；（5）多重比較是否說明校正方式；（6）是否註明統計軟體。更多常見疏漏可參考論文中常見的統計報告錯誤，樣本數規劃則見樣本數與統計檢定力。

若需要協助重跑分析、核對自由度與效果量，或把結果段落改寫成符合目標期刊體例的寫法，Editverse臺灣的統計分析服務可依您提供的資料檔與輸出逐項檢查。Editverse僅就研究者提供、且有權分享的資料檔進行分析，不存取醫院、機構資料庫或任何帳號。

參考文獻

資料查核日期：2026-10-01。法規、費用與程序可能變動，引用前請回到原始來源再次確認。


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