在为基金申请书（grant proposal）解读统计结果时，您必须清楚地解释初步数据的实际意义（practical significance）、效应量（effect sizes）和置信区间（confidence intervals），以证明您拟开展的项目是可行且具有影响力的。
在撰写基金申请时，您的目标不仅仅是罗列数据，而是要说服评审委员会您的研究前景十分广阔。评审员希望看到一条清晰的叙述主线，将您的初步统计发现与拟开展研究的更宏大目标联系起来。
关注效应量而非P值
虽然P值能表明统计显著性（statistical significance），但它们并不能告诉评审员某个发现在现实世界中究竟有多大意义。基金委员会希望看到的是效应量（如Cohen's d或Pearson's r）。在初步数据中突出可观的效应量，能够证明您的干预措施或观察结果具有值得资助的量级，而不仅仅是数学上的偶然现象。
用置信区间突出精确度
在报告点估计值（point estimates）时，请务必同时报告并解读置信区间（confidence intervals, CIs）。较窄的置信区间表明您的初步数据是精确的，且实验设计是可靠的。如果您的置信区间较宽，请将其视为一个契机：坦诚承认这种方差（variance），并解释您申请的资金将如何用于扩大样本量，从而提高统计功效（statistical power）。
将数据与核心假设联系起来
永远不要让统计输出结果孤立存在。对于您报告的每一个结果，都要明确说明它对您的具体研究目标（specific aims）意味着什么。使用诸如“这些初步结果表明……”或“这种方差表明我们需要……”之类的表述句式，在您的数据与拟开展项目的必要性之间建立直接联系。
将主张建立在基础文献之上
您的统计解读必须置于现有研究的背景下，以证明您的研究方法（methodology）是有效的。如果您在理解背景研究中使用的复杂统计模型时遇到困难，WisPaper的Scholar QA功能允许您针对论文结果提出具体问题，并将解释追溯到确切的段落，帮助您在引用前验证这些主张。将您的初步数据与现有基准（established baselines）进行准确比较，将极大地增强您申请书的可信度。
使用清晰的可视化图表和通俗易懂的语言
基金评审委员会通常包括来自相邻学科的研究人员，他们可能并不是您特定细分领域或统计检验方面的专家。请将您的统计解读与清晰且标注明确的图表结合起来。用通俗易懂的语言总结复杂数据，以便任何评审员都能立即理解为什么您的初步结果足以证明申请资金的合理性。