【锚点】这一讲钉一个【统计学】判断：【p 值】不等于【效应重要性】；但反过来，【只报告效应量】也不等于【自动得到正确推断】。它只说明【你给了一个点估计】，不说明【读者能正确理解不确定性】。

【显式】很多论文会写：p=0.04，d=0.21；很多期刊也会要求同时报告【效应量】和【置信区间】。这已经是【开放科学】的常见做法。

【隐式】p 值来自 Fisher 的【惊讶程度】，后来被 Neyman-Pearson 的【决策规则】收编：先设【原假设】，再问【若 H0 为真，出现这么极端数据的机会】。它不是【H0 为真的概率】，也不是【效应存在的概率】。

【细微】同一个 p≈0.05，可以对应完全不同的【效应量】。若两组 SD≈1，每组 n=10 时 d≈0.94；n=100 时 d≈0.28；n=10000 时 d≈0.03。三者都能“显著”，但实践意义完全不同。

【极难发现】真正的问题不是 p 值坏，而是【推断语法】没变。删掉 p 值后，读者仍会把【置信区间】读成“真实值有 95% 概率落在这里”，把【效应量】读成“天然重要”，把森林图里【菱形是否跨过竖线】重新读成【显著/不显著】。

【流程节点链路】：【提出假设】→【收集数据】→【计算效应量】→【计算检验统计量】→【得到 p 值】→【与阈值比较】→【判定显著】→【解释效应】。若删掉 p 值，链路会变成：【提出假设】→【收集数据】→【计算效应量】→【报告置信区间】→【读者自行估计不确定性】→【误把点估计当真实值】。

【数据可视化】里也一样：森林图的【误差棒】不是装饰，它把【估计精度】摊开。若只画点，不画区间，读者会把【点估计】当成【世界中心】；若只画区间，不说明抽样模型，读者会把区间当成【真实概率】。

【待验证点】：如果去掉 p 值，读者是否会把【置信区间】当概率？如果【显著性】只是把不确定性翻译成行政语言，那么更好的问题也许是：我们该给读者一个更完整的【不确定性语法】，而不是只拆掉一个符号。你支持“删掉 p 值”，还是支持“保留 p 值但强制报告效应量、置信区间和抽样假设”？