综合项目：一份可复现、不过度声称的分析

选择一个公开数据集或预先批准的小型调查，完成从研究问题、数据生成到估计、推断、敏感性和沟通的完整统计项目。目标不是获得显著结果，而是让结论与证据强度匹配。

分析计划

写总体、样本、主要结果、最小有意义效应、排除规则和缺失处理。明确哪些是假设驱动、哪些是探索。使用他人数据时先读数据字典和收集说明。

数据审计

检查重复、范围、缺失模式、时间顺序和单位。保留原始数据只读版本，用脚本生成清洗数据；不要在表格中无记录手改。

估计优先

先画分布和原始数据，报告效应量与区间，再给检验或后验。复杂模型与简单基线比较，检查残差、前提和异常点影响。

稳健性

改变合理排除、模型或先验，观察结论是否稳定。多重分析若只展示最漂亮一项，就是选择性报告。

隐私与伦理

最小化个人数据，去标识并限制访问；小群体汇总仍可能再识别。未经同意不公开敏感原始记录。

交付

提交研究卡、数据字典、环境锁定、可运行脚本、图表、局限和一页非技术摘要。摘要区分观察、推断和建议。

邀请另一人从空目录重跑并核对关键数字，把无法重现的手工步骤改成脚本。

可信统计不是把不确定性消掉，而是准确说明不确定性从哪里来、哪些被量化、哪些仍留在结论之外。