数据分析和结果展示是论文中至关重要的部分，它直接影响到研究的可信度和学术价值。有效的数据分析能够帮助你验证研究假设，揭示数据背后的趋势和关系，结果的展示则能使读者更直观地理解你的研究发现。

首先，进行数据分析时需要选择合适的分析方法。选择合适的方法是确保结果科学性和准确性的前提。定量研究中常用的分析方法包括描述性统计分析、回归分析、方差分析等，而定性研究中则可以使用内容分析、主题分析等方法。选择分析方法时，要确保它能够有效地解答研究问题并提供相关的证据。

其次，数据分析应遵循系统性和逻辑性。在进行分析时，要确保数据处理过程的透明性，说明分析步骤和使用的软件工具。对于定量研究，需要详细描述数据的预处理过程，如缺失值的处理、异常值的排除、变量的标准化等。同时，进行假设检验时，要阐明选择的统计检验方法及其适用条件，如t检验、卡方检验等，并给出显著性水平（p值）和效应大小等指标。

结果展示部分应尽量简洁明了。使用表格和图表是展示数据结果的常见方式。表格应列出关键数据并标明单位，而图表（如柱状图、折线图、散点图等）则能够帮助直观展示数据的趋势和分布。在展示结果时，应避免过度解释，图表和表格中的信息应简洁清晰，并且图表标题和轴标签要明确，确保读者能够快速理解。

最后，结果展示后，作者应简要总结研究发现，并与研究假设、文献综述中的观点进行对比。对于定量研究，若发现某个变量显著影响了因变量，应解释其意义；对于定性研究，则需要从数据中提炼出核心主题，并阐述它们在研究背景中的作用。