读论文结论时其实我们都在跟着作者的事实推理逻辑进行决策，而决策就有对有错，这与事实或规律本身无关，只代表当下的认知水平。正是因为承认这一点，科研才不会纠结于错误，或者说科研就是在错误中前行的。同样的数据是有可能得到完全不同结论的，这是个时间的函数，逼近而不是揭示真相。所以，在这个有决策的过程中错误是可以用概率来描述的，p值的流行很大程度上是因为它给了一个通用版的决策方法与阈值，随之而来的就是两种错误，一种是假阳性，一种是假阴性。
所谓真假，必有对照，多数假设检验的空假设就是个对照基础，这个基础一般是一个分布或就是随机条件。多数对这种判断诟病的根源也在这里，因为真实实验或观察中基线往往不服从分布或随机，为此统计学家提 …