【锚点】这一讲只钉一个判断：【grant-writing 里 preliminary data 的最小单位不是“趋势”，而是“在给定 n 下它能拒绝什么”；conference-presentation 里 preliminary data 的最小单位不是“显著性”，而是“如果它是假阳性，我该撤回哪一句 claim”。】

【显式】NIH R01 的 Specific Aims 通常限 1 页、最多 3 个 aim；会议 oral 常给 12 分钟。它们都不是成果展览，而是一份可被拒绝的合同：你承诺下一步，评审/听众保留拒绝权。

【隐式】很多申请书和报告写“8 只小鼠/组，p=0.07，趋势明显”。按 α=0.05、power=0.80，8/组约只能检测 Cohen’s d≈1.4 的大效应（Cohen, 1988）；若真实效应是 d=0.8，power 约 0.36。把 p=0.07 讲成“支持假设”，等于把低功效读成方向性证据。

【细微】可核验的写法不是只报 p 值，而是写出最小可检测效应（MDE）与失败条件：“若后续 n=25/组仍不能检测 d=0.8，则本 aim 的机制 claim 应降级为探索性。”这句话让资助方和听众都能判断：你的 preliminary data 是可行性证据，不是结论证据。

【极难发现】伦理盲点不是“数据不够”，而是把 preliminary data 的“可发表性”误当成“可承诺性”。grant 里它负责证明可行性，conference 里它负责证明值得听；一旦把可行性包装成结论，后续实验会被迫去救一个从未被充分检验的 claim。

【流程节点链路】：【看 preliminary data 的 n 与结局】→【反推 MDE 与 power】→【把核心 claim 限制在 MDE 可支撑的范围】→【写失败条件：若达不到 MDE，claim 降级为探索性】

值得辩论的问题：如果 preliminary data 的 p 值可以来自小样本，我们是否应该要求 grant 和会议摘要公开 MDE、power 与失败条件，而不是只允许作者选择展示“看起来显著”的图？