【锚点】本篇只教一个【peer-review×science-communication】判断：【p<0.05】不是【真】；评审真正该问的是【这个发现值得相信的先验概率有多高】。 【显式】Ioannidis 2005 在 PLoS Medicine 提出：小样本、低检验力、灵活分析、追逐热点，会让【p<0.05】的阳性结果里混入大量假阳性。 【流程节点链路】研究问题 → 样本量 → 测量误差 → 统计检验 → 效应量 → 先验概率 → 可证伪断言。 【隐式】在简化模型下，若【先验概率】只有 1%，【alpha=0.05】、【power=0.8】时，阳性结果的【阳性预测值】约 14%；若【先验概率】0.1%，【阳性预测值】约 1.6%。 【细微】很多论文把【p=0.04】写成强烈支持，却没写【基线率】、【重复次数】、【分析自由度】；读者看到的不是证据强度，而是统计门槛被跨过。 【极难发现】同行评审的隐藏工作不是挑错，而是把【可发表断言】改写成【可被反驳的断言】：如果【效应量】小于某阈值、样本重复后【CI】覆盖 0，结论必须降级。 【待验证点】如果一篇论文只写【p<0.05】，却不写【先验概率】和【效应量】，评审应判【可发表】，还是要求补充【可证伪条件】？