实验结果分析是对实验所获得的数据和现象进行深入解读与探讨，以揭示实验背后的规律和意义。
通常可以从以下几个方面撰写： 1. 对实验数据的描述与概括 主要数据呈现：挑选实验中最关键的数据进行展示，例如在化学实验里，可能是物质反应的转化率、产率等；在物理实验中，或许是测量得到的速度、加速度数值等。
不要罗列所有原始数据，而是突出能够直接反映实验核心结果的数据。
数据特征概括：运用统计方法对数据的集中趋势（如平均值）、离散程度（如标准差）进行概括说明。
比如在多次测量某物体长度的实验中，给出测量数据的平均值，以及围绕平均值的波动范围，让读者对数据的整体情况有初步了解 。
2. 实验结果与预期的对比 相符情况阐述：如果实验结果与预期相符，详细说明哪些方面一致，并解释为什么会出现这种相符的情况。
例如在验证牛顿第二定律的实验中，若通过实验数据得出的力、质量和加速度之间的关系与理论预期一致，就可以阐述实验过程中的操作和条件控制是如何保证这一结果的。
偏差分析：当实验结果与预期存在偏差时，认真分析导致偏差的原因。
这些原因可能来自实验仪器的精度限制、实验环境的干扰、实验操作的不规范等。
例如在测量电阻的实验中，实际测量值与理论计算值有偏差，可能是由于电压表和电流表的内阻对测量结果产生了影响，或者测量时温度变化导致电阻本身阻值改变等。
3. 对实验现象的解释 正常现象说明：针对实验过程中出现的正常现象，依据相关理论知识进行合理的解释。
比如在光学实验中，光线经过透镜后发生折射并成像，就可以根据光的折射原理来解释成像的位置、大小和性质等现象。
异常现象探讨：对于实验中出现的异常现象，要深入探讨其产生的原因。
这可能需要查阅更多资料或进行进一步的研究。
例如在微生物培养实验中，培养基上出现了意料之外的菌落形态，就需要考虑是否存在杂菌污染、培养基成分的差异等因素。
4. 变量之间的关系分析 因果关系探究：确定实验中的自变量和因变量，分析它们之间是否存在因果关系。
例如在研究光照强度对植物光合作用的影响实验中，光照强度是自变量，光合作用强度是因变量，通过分析数据来判断光照强度的变化如何引起光合作用强度的改变，从而确定两者之间的因果联系。
相关性分析：除了因果关系，还要考虑变量之间是否存在其他相关性。
有些变量可能并非简单的因果关系，但存在某种关联。
比如在研究城市居民收入水平和消费支出的关系时，虽然收入不是决定消费的唯一因素，但两者之间可能存在正相关关系，即收入增加，消费支出也倾向于增加。
5. 实验结果的意义与价值 理论贡献：从理论层面探讨实验结果对现有知识体系的贡献。
如果实验结果验证了某个理论假设，那么它进一步巩固和支持了该理论；如果实验结果与现有理论相悖，则可能为新理论的提出或旧理论的修正提供依据。
例如爱因斯坦的光电效应实验，对传统电磁理论提出了挑战，为量子力学的发展奠定了基础。
实际应用价值：阐述实验结果在实际生活、工程技术、产业发展等方面的应用前景。
比如医学实验中发现的某种新药物对特定疾病的治疗效果显著，那么就可以讨论这种药物在临床治疗中的应用可能性，以及对改善患者健康状况和医疗行业发展的潜在影响。
6. 研究的局限性与展望 局限性反思：诚实地指出本次实验研究存在的局限性，包括实验方法的不足、样本数量的限制、实验条件的理想化等方面。
例如在一项关于人类行为的心理学实验中，样本仅选取了某一地区、某一年龄段的人群，那么研究结果可能不具有广泛的代表性，这就是样本局限性带来的问题。
未来研究方向展望：基于实验的局限性和尚未解决的问题，提出未来研究的方向和建议。
这可以引导后续研究者进一步完善该领域的研究。
比如针对上述心理学实验，可以建议未来扩大样本范围，涵盖不同地区、不同年龄段、不同文化背景的人群，以获得更全面、准确的研究结果。