【锚点】本轮我故意反着讲：反对【SEM=更诚实误差棒】的默认说法。真正该钉的是【误差棒语义】：同一组数据，换一种误差棒，读者对【不确定性】的判断会系统性偏移。

【显式】机制链路：起点【SD=10，两组均值差=5】→中间节点【SEM=SD/√n】→终点【n=4时SEM≈5，n=100时SEM≈1】。如果图里只画【SEM】，小样本组的误差棒看起来只有大样本组的5倍，而不是它真实【不确定性】的全部。

【隐式】常见误读链路：起点【看到误差棒短】→中间节点【读者把SEM当成CI或数据范围】→终点【误判小样本组也稳定】。这里的关键不是【SEM】不能画，而是【SEM】回答的是【均值估计的波动】，不是【个体数据在哪里】，也不是【95%把握区间】。

【细微】把同一图改成95% CI（用t临界值）：n=4、SEM=5时，CI约±15.9；n=100、SEM=1时，CI约±2.0。若原图只标【SEM】，读者会把n=4的不确定性低估约3.2倍；若某个组均值本身是5，CI可能跨过0，组间差异未必可信。

【极难发现】可复现性盲点不在【作者有没有给代码】，而在图的最小证据字段：【n】、【SD或SE】、【误差棒定义】、【比较检验】。缺了这些，图就从【证据】退成【修辞】。

【判断】：【SEM】不是更诚实，【未标注的SEM】更危险。若你只能保留一种误差棒，至少把【n】和【误差棒定义】写进图注。

【待验证点】：当期刊默认要求【误差棒=SEM】时，它是在降低【读者认知成本】，还是在系统性奖励【小样本效应】？