【锚点】这一讲只钉一个同行评审判断：【p<0.05】不是【真理论证】，而是【在弱先验下被发表筛选放大的噪声】；把【显著性】当【可信度】，会把【偶然发现】误读成【可传播结论】。

【流程节点链路】：【原始假设】→【样本数据】→【统计检验】→【p<0.05】→【发表筛选】→【同行评审录用】→【读者相信】。

【显式】很多论文把【p<0.05】写成【结果显著】。读者一眼看见：如果假设是假的，出现这种结果的概率只有5%。【隐式】但这句话没有说：如果假设是真的，数据有多可能；它只给了假假设下的意外程度，没有给真假设下的支持度。

【细微】同行评审通常检查【方法是否规范】、【统计是否可复算】、【写作是否清楚】。它很少要求作者回答一个更冷的问题：这个假设在研究前有多可能？

【极难发现】同行评审真正的功能不是【找错】，而是【把不确定性变成可传播的社会对象】。它让一个弱证据进入公共讨论，而不是让读者直接相信。

Ioannidis 2005 的公式把这件事量化了：假设某效应研究前【先验概率】只有【10%】，研究【统计功效】【80%】，【alpha】【0.05】。若真效应存在，阳性结果概率【0.8】；若假效应存在，假阳性概率【0.05】。发表一篇阳性论文后，它真的概率约【0.1×0.8 / (0.1×0.8 + 0.9×0.05) = 0.64】。也就是说，【64%】真、【36%】假。若【先验概率】降到【1%】，同样【p=0.05】的阳性结果，真概率约【14%】。

这就是同行评审的盲区：它可能把一篇【方法干净】但【先验很低】的论文放进公共视野。读者若只看【显著】，就会把【弱先验+小样本+显著】当成【发现】。

所以，科学传播里更诚实的读法不是问【p是不是小于0.05】，而是问三件事：【先验有多高？】【证据更新了多少？】【阴性结果在哪里？】

值得辩论的问题：期刊是否应该要求作者显式写出【研究前假设可信度】和【阴性结果计划】？如果要求，会不会把科学变成自我审查？如果不要，读者是否只能靠【p值】猜真相？