在写实证论文时，实证部分一般先报告描述性统计结果，那再讨论分析部分该如何对描述性统计结果进行分析和讨论？首先，我们先了解何为描述性统计。描述性统计从研究逻辑来说，属于科学研究的第一大功能——描述，即对所观察的事物的数量特征进行描述，它只涉及事物本身的特点，只是回答“是什么”的问题。例如样本量、最大值、最小值、平均值、标准差、方差以及包括偏度、峰度、中位数、众数等等，不涉及与其他变量的比较（差异分析）、关联（相关，一些学科如心理学、管理学也把相关系数放在描述性统计表中）。
描述性统计只需要“客观描述”而无需作对比分析和深入讨论，要做差异性分析就必须有常模或比较的对象以及做统计推断检验才能够下统计学的结论。当然，如果问卷、量表本身已经划分有高低水平、分组标准了，那我们可以直接根据这些标准评判变量的得分高低水平。
那我们在论文中该如何呈现和报告描述性统计？
第一，描述性统计在学术论文中的主要作用是，给读者尤其是其他研究者同行了解本研究的数据特征，方便不同研究之间的对比，以及为一些综述性研究、元分析提供经验数据。
第二，描述性统计要不要“分析”？在学位论文中完全可以只呈现描述性统计表而不做任何文字描述，因为表格已经呈现了必要的信息。但如果我们关注数据的走向和趋势，例如均值和标准差或者峰度和偏度，那么适当的描述也是可以的，但要注意，此时的描述仅限于本研究样本而不能与其他样本做比较，即比较参考的对象只能是问卷、量表本身的取值范围，而不是其他研究群体，例如可以说“本研究中XX变量得分比中间值高XX或低XX，或接近于最低分或最高分……，说明总体上满意度较高、较低”等。但不宜说“本研究的A变量比XX的研究高”、“A变量比B变量高”、等结论。
第三，如果从数据基本特征的呈现来看，描述性统计除了均值和标准差之外，如果能呈现具体的选择频数和百分比，那更有价值。例如李克特量表1—5分，某个题目的平均值为3.04，接近于中间值3分，这样的信息是比较简单笼统的，有可能是五个计分点人数接近，也可能是高分和低分的人数接近，中间分值的人数很少。
