模拟交付样例 · 非客户案例
两组比较：把方差齐性检验的 p 值写成了主检验结果
模拟教育研究：比较两组问卷得分。仅用于展示批注方式，不是完整分析或客户案例。
提供的结果摘要
Levene 检验：p = .365
两组均值比较：t(98) = 3.42, p < .001, Cohen's d = 0.68
待复核的原表述：两组差异不显著，t = 3.42，p = .365。
1. p 值对应错了
.365 对应 Levene 方差齐性检验，不能用于判断两组均值差异。主检验给出的 p < .001 应与 t(98) = 3.42 一起报告。
2. 报告信息不完整
还需核对两组名称、样本量、均值与标准差，以及采用的检验行。当前摘要不能替代完整输出检查。
3. 统计差异不等于因果
显著性与效应量分别回答不同问题；能否使用因果表述还取决于研究设计。
下一步与讲解重点：带着原始输出确认对应行，再依据实际组别补齐报告。讲解时逐项说明哪一个数字回答哪一个问题。
模拟交付样例 · 非客户案例
回归结果：模型整体显著，不代表每个变量都显著
模拟问卷研究：考察多个变量与学习表现的关系。数字是演示输入，不是实际客户研究。
提供的结果摘要
模型：R² = .38, Adjusted R² = .37, F(3, 196) = 40.12, p < .001
休闲时长：B = -0.06, Beta = -.08, t = -1.22, p = .224
待复核的原表述：模型显著，因此休闲时长显著降低学习表现。
1. 模型和变量混为一谈
模型的 p < .001 不能替代该变量的 p = .224。按 .05 阈值，当前输出未支持该变量的统计显著性。
2. R² 与调整后 R² 混淆
.38 与 .37 应使用各自标签，不能都标成 R²。需要说明使用了哪个模型。
3. 解释超出当前证据
负系数不自动等于有显著效应，也不足以证明因果。应补看置信区间、变量编码和模型诊断；缺少信息时先列为待核实。
下一步与讲解重点：把模型汇总与各变量结果分开核对，并列出需补充的置信区间和诊断输出，不虚构缺失数值。