当数据结果不显著时，我们的论文结论会显得单薄、不充分，并不是一点办法都没有，可以反过头来对数据及其处理办法进行调整。翰鲸学术辅导的以下几点技巧可以帮你解决问题。

一、重新审视研究设计

检查样本量：样本量过小可能导致统计功效不足，从而难以检测到真实的效应。如果是这种情况，可以考虑增加样本量进行进一步的研究。例如，在心理学研究中，不显著结果十分常见，且小样本的不显著结果可能掩盖真实效应。中文心理学期刊中报告不显著结果的比例较高，其中部分原因可能与样本量有关。

评估测量方法：确保测量工具的可靠性和有效性。如果测量方法不准确或不稳定，可能会影响结果的显著性。例如，在工业过程的数据协调与显著误差检测中，测量中过程数据往往受到随机误差甚至显著误差的干扰，使得基于受干扰的过程数据的控制、优化、建模和决策的性能下降。在这种情况下，需要重新评估测量方法，以提高数据的准确性。

审查研究假设：检查研究假设是否合理，是否过于宽泛或过于狭窄。如果假设不合理，可能导致结果不显著。研究者可以重新审视假设，进行调整或细化，以便更好地指导后续研究。

二、深入分析数据

考虑其他变量：分析是否有其他潜在的变量影响了结果。可能存在一些未被考虑到的因素，这些因素与研究变量相互作用，导致结果不显著。例如，在研究鼻黏膜纤毛清除功能时，发现除了年龄因素外，化疗史和自身免疫性疾病等因素也会影响鼻黏膜纤毛清除功能。

进行亚组分析：将样本分为不同的亚组，分别进行分析。这样可以发现不同亚组之间的差异，从而为进一步的研究提供线索。例如，在心理学研究中，可以根据不同的研究对象特征、实验条件等进行亚组分析，以深入了解不显著结果的原因。

使用不同的统计方法：尝试使用不同的统计方法对数据进行分析。不同的统计方法可能对数据的敏感性不同，从而可能得出不同的结果。例如，在心理学研究中，可以使用贝叶斯因子对不显著结果进行重新评估。对包含t 值的研究进行贝叶斯因子分析，结果显示仅有 5.1% 的不显著结果可以提供强证据支持零假设。

另外也可以考虑数据清洗、某些极端值的影响等方法，如果还是无法解决，就需要在数据收集时就改变原有工作。