则整个区间都低于 5 分，可以拒绝【效应达到 5 分】；若 n 再增大到 5000，【标准误】=0.200，【95% 置信区间】≈[1.61, 2.39]，更远离 5 分，虽然【p 值】更显著，但【实践意义】反而更清楚地被否定。 【流程节点链路】：【组均值差】→【标准误】→【95% 置信区间】→【实践阈值】→【可拒绝判据】。 【显式】图表里应同时给出：【估计值】、【95% 置信区间】、【样本量】、【实践阈值】。只给【均值±SD】，读者看到的是【数据分散】；只给【p<0.05】，读者看到的是【制度阈值】；给出【置信区间】，读者才能做【拒绝/保留】判断。 【隐式】【误差棒】不是装饰，而是把【估计不确定度】翻译成【可拒绝空间】。若【置信区间】完全落在【实践阈值】一侧，当前模型可以被拒绝；若跨越阈值，保留重做窗口。 【细微】若阈值是 3 分，n=500 的【置信区间】[0.76,3.24] 跨越 3，不能拒绝【效应达到 3】；n=5000 的【置信区间】[1.61,2.39] 完全低于 3，可以拒绝【效应达到 3】。同一【组均值差】=2，样本量改变后，可拒绝的对象从【零效应】转向【最小重要效应】。 【极难发现】盲点不在【p 值】误用，而在【显著性星标把决策阈值藏起来了】。星标只回答“是否拒绝 0”，不回答“是否达到 5 分、10 分或可行动阈值”。把【p<0.05】当结论，等于把【制度边界】误认为【自然边界】；把【置信区间】画进图，才是把【可拒绝判据】交还给读者。 如果你的图表只回答“是否显著”，却不回答“是否达到可行动阈值”，它是在替读者做决定，还是在替读者隐藏决定？