数据的说服力，不在于“数据多”，而在于「精准、可比、可验证」，掌握这3点，避免数据“无效堆砌”：
1. 量化优先，拒绝“定性描述”
❌ 错误：“实验组血糖比对照组低很多”；
✅ 正确：“实验组血糖浓度较对照组降低50.6%，差异具有统计学意义（P<0.05）”；
关键：所有观测指标都要「带单位、带数值、带差异分析」，哪怕是“颜色变化”“沉淀多少”，也可量化为“溶液呈现浅红色（吸光度0.32）”“沉淀质量为0.8±0.05g”。
2. 对比鲜明，突出“实验核心效应”
核心是「设置对照」（空白对照/阳性对照/自身对照），所有数据都要围绕“对照”展开，让“实验处理的效果”一目了然：
- 例：若仅列出“实验组2血糖4.2mmol/L”，无对照则无意义；补充“对照组8.5mmol/L”，再加上“降低50.6%”，数据的说服力直接拉满；
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