很多人在写作SCI论文的时候往往将结果当成是对本次科研探究的总结。然后便将论文的结果写成论文总结。其实并不然，SCI论文结果不是总结，不能简单地将实验记录数据或观察事实堆积到sci论文中, 尤其是要突出有科学意义和具代表性的数据, 而不是没完没了地重复一般性数据，重复的一般性数据只会让读者决定此次科研探究的过程便没有得到什么实质的内容。“囊括所有一切而不遗漏任何细节的举动并不能证明作者拥有无限的信息, 而是说明作者缺乏甄别的能力” (Aaronson, 1977)。

可根据需要选用不同类型的数据来表达结果, 对于特别重要的结果应采用“原始数据”(实际观察数据)的形式来表述; 对于数目很多的一般性数据的表达则可采用“总结数据”(如平均值和正负标准偏差)或“转换数据”(如百分数)的形式。这也是对繁杂的实验数据处理的必要方法。

描述结果的顺序取决于实验的目的. 可以按“方法”部分中的顺序描述结果, 也可采用以下方法: 由老及新(如先叙述传统方法的治疗结果, 再叙述新方法的治疗结果); 按研究过程的时间顺序叙述; 按重要性程度叙述。

结果的写作一定要采取实事求是的科学态度,遵守全面性和真实性的原则。实验结果无论是成功或失败,只要是真实的就是有价值的。切不可对实验数据任意增删、篡改,以符合“臆想”结果。即便是失败的结果，同样也能从中得到某些启示和意义，所以对于结果一定要实事求是。一般采用文字、图、表并用的方式,说明与对照组比较的结果。在写作结果的时候，我们应该注意：

(1)在详细阐述结果前，应首先总结一下你的研究结果，作为结果部分你的开场白，即第一段(如上所述)。在开场白中，重点阐述与研究的问题关系紧密的结果和表达各结果的顺序，不要重复对实验方法的描述，使读者对下面将要阐述的结果有一个全面的了解。

(2)如果用“significance”、“significant”或“significantly”来表达结果，一般来说，是指有统计学意义。所以在阐述结果时，没有必要同时用“statistical”和“significance”两个词。另外，如果声明“significance”就必须有P值的支持。

(3)一定要确认，你所表述的任何数据都有统计学分析的支持，对由统计学意义的结果要特别用心写作。在描述统计学结果时，对有 统计学意义的结果要特别用心写作。在描述统计学结果时，没有必要描述所做分析的每一个步骤，只需说明统计方法和P值即可。P值可以是得出的具体数值，例如P=0.002，也可以是P<0.05或P<0.01。

结论部分应当鲜明准确、完整而有条理，在前文所阐述的事实材料的基础上，进行必要的推理判断，是整个研究工作的结果和论点的概括。凡未弄清的作用机理不要乱加推测，也不要过多出现“大概”、“或许”之类含糊不清的结论。有的研究工作不能明确导出结论，可不写“结论”，而进行必要的“讨论”。

在写作论文结论的时候，我们要做到以下的三点：

1.归纳性说明研究结果或发现;

2.结论性说明结果的可能原因、机理或意义;

3.前瞻性说明未解决的问题。

一个好的结论，不仅要通过试验数据推导得出，同时要能为科研工作起到一定的预示作用，但这并不表示就可以根据自己的想法随意的撰造结论，我们要做到有理有据的推导出结论，让人信服。

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