【锚点】这一讲只钉一个判断：【“相关性不是因果”不是反迷信口号，而是把因果推断的【可拒绝成本】写成读者可执行的【退出地图】。】

【显式】服务【相关性不是因果】：吸烟与肺癌相关，早期也有“饮酒/职业暴露是共同原因”的替代解释。Doll 和 Hill 的随访研究让因果更可信，不只因为相关，而是因为【时间顺序、剂量反应、排除替代解释、后续干预证据】逐步收紧。

【隐式】服务【退出地图】：科普常说“相关不等于因果”，读者学会怀疑，却误以为“再多一个相关”就能证明因果。真正的问题不是相关本身，而是：什么证据出现，我会放弃当前因果解释？

【细微】服务【退出地图】：摘要写【X 与 Y 相关】，正文却把中介分析当因果，是常见错位。中介分析依赖【无未测混杂】等强假设；若数据只是横断面，因果语言就提前收费了。比如【n=50】、【r=0.3】、【p≈0.035】，看起来【显著】，但效应量小、抽样波动大，仍不能自动升级成因果。

【极难发现】服务【退出地图】：读者真正需要的不是“别把相关当因果”的提醒，而是一张可检查的【退出地图】：随机对照、自然实验、工具变量、剂量反应、时间顺序中，哪一项被触发，就把结论从【因果】降级为【相关】。

【流程节点链路】：观察相关 → 提出替代解释 → 设定可拒绝标准 → 收集时间顺序/剂量反应/干预证据 → 若可拒绝标准触发则降级为相关 → 若未触发仍保留不确定性。

问题：如果一篇论文只报告【p<0.05】和【r=0.3】，作者是否已经欠读者一份【可拒绝清单】？