论文结果没有达到预设的统计显著性标准，仍然可以把结果写清楚、把讨论写充分。降AI时最应保留的是实际发现和解释边界，而不是把“不显著”换成更有气势的句子。先确认原来的统计分析与报告，再改善表达，才能得到可以继续用于论文的文字。
如果你的困难是结果段太机械、讨论反复说“可能是因为”，PaperMomo（原零感AI）可以用于处理已经写好的正文。它更适合在作者明确结果含义之后，改善句式、衔接和论文表达；统计结论本身应来自真实分析。
先区分两个看起来接近的判断
“本研究未发现符合预设标准的差异”和“这两种情况完全没有差异”，回答的并不是同一件事。前者描述本次分析取得的证据，后者宣布一个更强的结论。仅仅把句子改短，不能让前者自动变成后者。
美国统计学会网站刊载的关于统计显著性的评论介绍强调，显著与不显著的标签都不能直接替代对效应是否存在、是否重要的判断。这里引用的是其统计解释原则，并不意味着作者可以自行更改学校或学科要求的报告方式。
在写作层面，你需要保留研究对象、分析范围、实际估计与不确定性，以及本研究采用的判断条件。已有置信区间、效应量等报告项时，按原分析准确呈现；没有的项目不能让改写工具临时编一个来“补完整”。不确定怎样解释结果，应先回到指导教师或负责分析的人那里核对。
结果段讲发现，讨论段讲如何理解
不显著的结果容易被写成两种极端：一句“没有意义”就结束，或者加上许多积极形容词，试图把它包装成预期效果。两种写法都会让读者更难理解研究实际完成了什么。
结果段可以依次交代：这次比较了什么、依据哪项分析、观察到了什么、尚未确认什么。具体统计量按真实输出填写，不因为结果不符合预期就省去相关项目。这样写，读者能够看到研究事实，而不必猜测作者是否漏报了一部分内容。
讨论段再回答为什么这项发现值得讨论。它可能提示某个预期没有在本研究条件下获得支持，也可能帮助明确下一步还需要观察什么。解释必须与资料相连；“样本较少”“观察时间较短”如果只是作者临时想到的理由，就不能直接写成已经证实的原因。
一个表达整理示例
以下是编辑自拟的写作示例，不对应真实研究或工具输出。
原段写道：“两组结果没有显著差异，说明该方法没有任何作用。本研究因此证明了原有理论不成立。”这段把一次分析中的证据不足，连续推成了方法无效与理论被推翻。
更稳妥的组织方式是：“在本研究的对象与观察条件下，本次比较未取得支持预期组间差异的充分证据。这一结果与研究原先的预期不同，后续讨论将结合实际测量方式和研究范围分析其可能含义。”这里没有替研究宣告成功，也没有把它写成毫无价值。若原分析支持更明确的判断，应由作者把相应证据补回，而不是永远停留在含糊语气。
随后可以另起一段，讨论一个有依据的解释，再指出哪些材料能够支持或区分其他解释。不要在同一句里把结果、推测、推广意义全塞进去。
怎样采用降AI后的文字
先挑包含一个完整发现及其解释的段落，进入PaperMomo文本工作台处理。试用时可以把采用标准写成三个问题：结果有没有被改成另一种结论；未确认的解释是否仍作为解释；这段是否比原来更容易读懂。
PaperMomo的功能说明将保留原意、专业术语与逻辑作为处理方向。对这类段落，选择它的理由是改善已经成立的论文表达，减少逐句硬换词的工作。处理结果中“证明”“必然”“完全无效”等词一旦超出原分析，应恢复原本的判断范围。
最后连读摘要、结果和讨论。若正文已经准确报告不显著结果，摘要还宣称效果确定，就应一起修订。按目标平台复检最终文本，同时留下与分析一致的文字；这两项完成后，改稿才适合继续进入提交环节。