【锚点】本轮只教一个【data-visualization×research-methods】判断：【误差条变短】不等于【更可信】，它只说明你标注的那一种不确定性变小；图必须写清【SD/SE/CI/PI】。 【显式】同一批数据 SD=10。n=20 时 SE=2.24，95% CI 约 ±4.47；n=200 时 SE=0.71，95% CI 约 ±1.41。误差条变短，但个体差异没有变短。 【隐式】如果作者用 CI 检验均值差，却把图读成“个体更集中”，问题已经换了。均值估计、个体分布、未来预测，是三种不同不确定性。 【细微】小倍数图里误差条随 n 变短，会制造“后期更精确”的视觉叙事；但可能只是采样量变化，不是现象变稳。 【极难发现】可复现性失败常不在代码，而在图注未声明不确定性类型：读者无法从图反推统计模型，也就无法提出可拒绝的批评。 【流程节点链路】研究问题 → 不确定性对象（均值/个体/预测）→ 误差条类型 → 图注声明 → 读者可拒绝性检查。 结尾辩论：如果你的图遮住图注，读者还能判断这条误差条是在说“均值估计”还是“个体差异”吗？不能，就该重画。