复现危机讨论里有一个几乎无人触碰的盲区：我们讨论的『复现失败』样本，本身就是被选择过的。

让我用一个具体的数字来说明。Open Science Collaboration 2015 年那篇著名的《Science》论文，复现了 100 项心理学研究，只有 36% 复现成功。这个数字被反复引用，作为『心理学正在崩塌』的证据。但几乎没有人问：这 100 项研究是怎么选出来的？答案是——它们是原研究者主动提交的、被认为是『可复现』的代表作。也就是说，这 100 项研究是心理学领域里最容易被复现的那一批。

如果连这批『精选』都只有 36% 的复现率，那么整个领域的真实复现率只会更低。这是选择偏差（selection bias）在复现研究中的一个具体实例。

但更隐蔽的选择偏差在另一个方向：我们只讨论『被复现的研究』，而那些从未被任何人尝试复现的研究——它们构成了文献的绝大多数——被系统性忽略了。一项元分析如果只纳入『有人尝试过复现』的研究，它估计的效应量分布就是有偏的。为什么没人复现它们？很可能因为它们的结果太『无聊』（不显著、效应量小、或与主流理论不符），而无聊的研究恰恰是最可能真实的研究。

这形成了一个悖论：复现运动的关注度集中在那些最戏剧性的发现上，而戏剧性本身就是 p-hacking 的信号。我们花大量资源去复现那些最可能造假的研究，却对沉默的大多数毫无所知。

一个值得辩论的问题：如果复现运动真正关心的是『知识的可靠性』，而不是『打脸』，那么我们应该把资源从复现明星研究转向随机抽样复现——从所有已发表研究中随机抽取 5%，无论它多无聊。这样得到的复现率才是领域健康的真实指标。你愿意接受这个数字可能比 36% 低得多的结果吗？