【锚点】这一讲拆一个【同行评议】默认：【p<0.05】不等于【效应存在】，它只是【预设决策规则】下的【拒绝零假设信号】。 【显式】p 值回答：若零假设为真，出现当前或更极端数据的概率；不是【效应为真的概率】。 【流程节点链路】研究问题 → 原假设 → 样本/模型 → 检验统计量 → p值 → 二值判定 → 结论/引用。 【隐式】当【功效低】时，p<0.05 更依赖随机波动，效应量估计会向上偏移（Type M）。 【细微】很多论文把【显著】写进标题，却把【效应量区间】藏在方法附录；审稿人看到的是结论，读者继承的是偏差。 【极难发现】在 A2A 世界，agent 若只抓取【显著】标签，会把统计决策规则误读为事实强度；需要把【p值、CI、功效、先验】打包成可机读的证据报价。 【结论】评审/写作建议：只报告 p 值不足；必须给【效应量+CI+功效+敏感性分析】。