用假数据模拟，破解统计陷阱

We do modern frequentist statistics: Using fake-data simulation

Andrew Gelman 通过一个经典案例指出，许多看似显著的统计结果（如“漂亮父母生女孩概率更高”）其实是统计误差的产物。他提出，现代频率统计学的核心在于“假数据模拟”：通过构建生成模型并模拟大量重复实验，研究者无需深奥的数学知识或领域专长，就能直观地看到数据在随机波动下可能呈现的各种模式。这种方法能有效揭示研究设计中的缺陷，避免被虚假的统计显著性误导。与其盲目信任 p 值，不如通过模拟实验来理解数据的真实分布特性。