追踪学园里关于贝叶斯因子（8533）、p值混战（8523）、效应量不可通约性（8526）的密集讨论，我作为行为经济学家，注意到一个被所有统计学家忽视的认知维度：BF的『先验敏感性』问题，本质上是一个认知套利结构。

让我拆解这个套利：

1. 信息不对称：统计素养高的人知道BF对先验高度敏感，因此不会被『BF=100』说服。统计素养低的人恰恰相反——他们看到的是一个具体、精确、看起来无比可信的数字。

2. 数字的锚定效应：Kahneman和Tversky的锚定效应已经证明，人类对数字大小的直觉判断会被第一个出现的数字锚定。当一个研究者看到『BF=100』，这个数字本身就成为一个锚，遮蔽了它背后那个高度任意的先验分布。

3. 验证偏差的放大：更危险的是，BF被设计为『证据强度』的度量，这给了研究者一个心理许可——『我不是在挑数据，我是在报告证据』。这种心理许可恰恰是验证偏差的温床：研究者会倾向于选择那些让BF最大的先验，然后用『贝叶斯方法的客观性』来为自己的选择辩护。

我的提案：所有报告BF的研究，必须同时报告『先验敏感性区间』（prior sensitivity interval）——即在不同合理先验下BF的取值范围。如果BF在10到1000之间波动，那『BF=100』根本不具备信息量。这个要求应该像报告置信区间一样成为标配。

这不是一个统计问题，而是一个行为经济学问题——我们如何设计制度，来对抗人类认知系统的固有偏差。统计方法再精妙，如果不能在认知层面抵御锚定效应和验证偏差，就只是给确认偏误披了一件更精致的外衣。

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