日期：2026-09-02
严重性：高。它很可能让 PRIOS完整方法学与结果报告.md §6.4 的整段结论作废。
主检验（清醒 vs 麻醉，p=0.0625）不受影响，理由见 §4。
prios_code/prios_分析.py 里，观测图和零模型对「谁能发出边」的约束不一致。
观测图（weighted_graph）：一条有向边表示「刺激 A 之后在 B 上测到诱发反应」。
所以出边只可能来自被刺激过的电极：
srcs = [e for e in p if e in idx] if C.EDGE_FROM_BOTH else [p[0]]
...
for s in srcs:
W[idx[s], idx[c]] = max(W[idx[s], idx[c]], abs(pk[i]))
从没被刺激过的电极，那一行全是零。
零模型（null_stats，修正前）：把边重排到全部 n(n−1) 个有序对上：
prs = [(i, j) for i in range(n) for j in range(n) if i != j]
一个没有出边的节点不可能落在环上。 零模型的可用源集合比观测图大，
它的环占比就被系统性抬高，于是 CE_excess = 观测 − 零模型 被系统性压低。
压多少，取决于「被刺激的电极占全部节点的比例」（下称源占比）。
图建在全部共同电极上（W = np.zeros((len(chans), len(chans)))），
所以源占比在 PRIOS 各被试间从 0.43 变到 1.00——差异很大。
用 prios_results_旧零模型_2026-08-29.json（已归档于 git 历史的 pre-migration tag，
不在当前工作树），取 d*=0.05 清醒条件：
| 被试 | 节点数 | 刺激对数 | 源占比 | 清醒 CE_excess | 零模型基线 |
|---|---|---|---|---|---|
| PRIOS01 | 42 | 36 | 1.00 | +0.032 | 0.515 |
| PRIOS09 | 50 | 44 | 1.00 | +0.051 | 0.656 |
| PRIOS02 | 69 | 30 | 0.87 | −0.147 | 0.892 |
| PRIOS05 | 63 | 23 | 0.73 | −0.382 | 0.838 |
| PRIOS04 | 56 | 15 | 0.54 | −0.385 | 0.753 |
| PRIOS03 | 61 | 13 | 0.43 | −0.380 | 0.826 |
corr(源占比, 清醒 CE_excess) = +0.908
仅有的两个 CE_excess 为正的被试，恰好就是仅有的两个源占比 = 1.00 的被试。
（源占比按 min(2×刺激对数, 节点数)/节点数 估算，是上界；
重跑后 diag.n_src 会给出精确值。）
零模型源限制偏差检验.py：60 个节点，密度 0.05，图里没有任何真实结构，
只有随机边。唯一保留的差异就是「观测图限制源、零模型不限制」。
| 源占比 | 观测 CE | 现行零模型 | 凭空产生的超出量 | 修正后零模型 | 修正后超出量 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.00 | 0.766 | 0.809 | −0.043 | 0.809 | −0.043 |
| 0.87 | 0.694 | 0.809 | −0.115 | 0.706 | −0.012 |
| 0.73 | 0.643 | 0.809 | −0.166 | 0.602 | +0.041 |
| 0.54 | 0.457 | 0.809 | −0.352 | 0.447 | +0.011 |
| 0.43 | 0.369 | 0.809 | −0.440 | 0.368 | +0.001 |
对照：同密度随机无环图的 CE = 0.0000。环判定本身没写错， 所以上表不是判定 bug 造成的。
把这一列跟 §2 的真实数据并排看：
| 源占比 | 真实数据 | 纯随机仿真 |
|---|---|---|
| 1.00 | +0.032 | −0.043 |
| 0.87 | −0.147 | −0.115 |
| 0.73 | −0.382 | −0.166 |
| 0.54 | −0.385 | −0.352 |
| 0.43 | −0.380 | −0.440 |
形状和量级都对上了。 也就是说，一个完全没有递归结构的随机图， 在当前零模型下会产出和我们观测到的几乎一样的「负超出量」。
受影响：报告 §6.4 的逐条件零模型检验。 原文的结论是 「清醒 CE_excess 均值 −0.202（p=0.065），麻醉 −0.396（p=0.027，显著地比随机图更不递归）」。 这段现在必须当作待定——它很可能整个是零模型设定错误的产物， 而不是关于大脑递归结构的发现。
不受影响：主检验（清醒 vs 麻醉配对比较，Wilcoxon W=1.0，双侧 p=0.0625）。
理由是代码里两个条件用的是同一个电极交集和同一组匹配刺激对
（common = [c for c in L["clin"][1] if c in set(L["prop"][1])]，
matched = {p: min(cnt["clin"][p], cnt["prop"][p]) ...}），
所以源集合在两条件间是逐位匹配的，偏差在做差时相消。
间接受影响：跨被试的可比性，进而是功效。
零模型基线在被试间从 0.515 漂到 0.892，
corr(节点数, 零模型基线) = +0.990。
n=69 的被试，其 CE_excess 最多只能到 +0.108，却能低到 −0.892——
正负空间严重不对称。这会往组间差里注入与假设无关的方差，吃掉功效。
零模型的候选边槽限制为「源是被刺激过的电极」的有序对， 与观测图遵守同一条生成约束。
已实施（prios_分析.py）：
- weighted_graph 额外返回 src_idx / n_src
- null_stats 增加 src_idx 参数；为 None 时保持旧行为（留作对照）
- metrics 新旧两种零模型都算，修正版的键名带 _srcfix 后缀
两个都保留，是为了避免「换了算法才变好看」的嫌疑—— 对照就在同一个结果文件里，任何人都能自己比。
源集合取自「被刺激过的电极」这一结构事实，不随密度阈值化变化： 零模型要遵守的是与观测图同一条生成约束，不是阈值化后的残留。
冒烟测试（源占比 0.43，纯随机权重）：
观测 CE = 0.379
旧零模型 (不限源) = 0.802 超出量 -0.423
新零模型 (限制源) = 0.362 超出量 +0.016
旧结果 prios_results_旧零模型_2026-08-29.json 与旧脚本 prios_分析_旧版备份.py
已归档于 git 历史（pre-migration tag），取回命令：
git show pre-migration:prios_code/prios_results_旧零模型_2026-08-29.json
git show pre-migration:prios_code/prios_分析_旧版备份.py
这是独立于源限制的另一个问题，同样吃功效。
密度规则标定.py（纯图论，不碰真实数据）：
| 节点数 | 固定 d*=0.05 时的零模型基线 |
|---|---|
| 42 | 0.523 |
| 50 | 0.660 |
| 56 | 0.750 |
| 61 | 0.816 |
| 63 | 0.877 |
| 69 | 0.888 |
| 82 | 0.952 |
| 100 | 0.979 |
极差 0.455。 真实数据里的对应值是 0.515 → 0.892，
corr(节点数, 零模型基线) = +0.990，完全吻合。
后果是正负空间不对称：n=69 的被试其 CE_excess 最多只能到 +0.112， 却能低到 −0.888。这往组间差里注入了与假设完全无关的方差。
闸门⑤拦不住它：那道闸门只要求随机图 CE < 0.95，而 n=69 时基线是 0.888， 刚好压线通过。闸门检验的是「有没有到天花板」，不是「基线在被试间稳不稳」。
修法：把 d* 从固定常数改成随节点数走的规则 d* = k·ln(n)/n。
| 节点数 | k=0.34 时的 d* | 保留边数 | 零模型基线 |
|---|---|---|---|
| 42 | 0.030 | 52 | 0.183 |
| 56 | 0.024 | 75 | 0.160 |
| 69 | 0.021 | 98 | 0.186 |
| 82 | 0.018 | 121 | 0.174 |
| 100 | 0.016 | 155 | 0.161 |
基线极差从 0.455 降到 0.026。
诚实的附注：我扫 k 时每个点只跑了 10 次重复，所以 k 在 0.3–0.7 之间 各值的优劣差异有相当部分落在噪声里，「k=0.34 最优」这个具体数字不牢靠。 牢靠的是方向：这一族规则里随便取一个都比固定 d* 好一个数量级 （极差 0.03–0.16 对 0.455）。真要定 k，得加大重复次数重标。
而且这条规则不能事后直接套到现有结果上——我们已经看过哪些密度显著了 （敏感性分析里 d*=0.02 和 0.06 出了 p=0.031）。事后按这条规则重选密度， 等于用看过的结果挑参数。
正确做法：先用 ds004080 那 74 个清醒单态被试（那批数据里没有状态对比可偷看） 把 k 定死，写进预注册，再应用到状态对比上。
prios_code/重跑_源限制修正_2026-09-02.log。PRIOS06 仍按原闸门 3 排除，与旧版一致。
| 检查项 | 旧零模型 | 修正后 |
|---|---|---|
| corr(源占比, 清醒 CE_excess) | +0.969 | −0.316 |
| corr(节点数, 零模型基线) | +0.992 | −0.184 |
源占比依赖被消除了（n=6 时 −0.32 与零无法区分）， 节点数对基线的系统性驱动也消除了。这是修正有效的直接证据。
（注：旧版这两个相关系数用的是精确的 n_src，比我先前用 2×刺激对数 估算的
+0.908 更高。估算是上界，实测更糟。）
d*=0.05，六个被试：
| 被试 | 节点 | 刺激源 | 源占比 | 清醒（旧） | 清醒（修正） | 麻醉（旧） | 麻醉（修正） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PRIOS01 | 42 | 41 | 0.98 | +0.067 | +0.072 | −0.152 | −0.145 |
| PRIOS02 | 69 | 44 | 0.64 | −0.198 | +0.121 | −0.415 | −0.041 |
| PRIOS03 | 61 | 20 | 0.33 | −0.375 | +0.163 | −0.435 | +0.118 |
| PRIOS04 | 56 | 24 | 0.43 | −0.320 | +0.087 | −0.678 | −0.154 |
| PRIOS05 | 63 | 34 | 0.54 | −0.369 | +0.006 | −0.756 | −0.331 |
| PRIOS09 | 50 | 50 | 1.00 | +0.080 | +0.080 | +0.088 | +0.125 |
| 旧零模型 | 修正零模型 | |
|---|---|---|
| 清醒均值 | −0.186 | +0.088，95% CI [+0.033, +0.143]，6/6 为正，双侧 p=0.031 |
| 麻醉均值 | −0.391（显著为负） | −0.071，95% CI [−0.256, +0.113]，2/6 为正，p=0.31 |
旧结论说「两态都没有正向超出、麻醉态显著地比随机更不递归」。 修正后是「清醒态有正向超出，麻醉态与零无法区分」。方向整个反了。
跨六个密度阈值看，修正零模型下：
| d* | 清醒均值 | 正号 | p | 麻醉均值 | p | 主检验均值差 | 同向 | p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.02 | +0.245 | 6/6 | 0.031 | +0.114 | 0.44 | +0.130 | 6/6 | 0.031 |
| 0.03 | +0.215 | 5/6 | 0.063 | +0.101 | 0.31 | +0.114 | 5/6 | 0.063 |
| 0.04 | +0.106 | 4/6 | 0.22 | −0.017 | 1.00 | +0.122 | 6/6 | 0.031 |
| 0.05（预注册） | +0.088 | 6/6 | 0.031 | −0.071 | 0.31 | +0.159 | 5/6 | 0.094 |
| 0.06 | +0.020 | 3/6 | 0.44 | −0.075 | 0.16 | +0.095 | 5/6 | 0.063 |
| 0.08 | −0.021 | 3/6 | 0.84 | −0.042 | 0.31 | +0.021 | 4/6 | 0.84 |
「清醒态有正向超出」只在 6 个密度里的 2 个上显著（0.02 与 0.05），不稳健。 均值随密度单调下降到零，这本身是预期的（密度越高越接近饱和、超出空间越小）， 但它意味着这个结论强烈依赖阈值选择。
而且 n=6 时全部同号能达到的最好双侧 p 就是 0.03125。 所以 p=0.031 是功效天花板，不是强证据——它等价于「六个人方向全一致」，仅此而已。
| 旧零模型 | 修正零模型 | |
|---|---|---|
| d*=0.05（预注册主检验） | 5/6 同向，均值差 +0.205，W=1，p=0.0625 | 5/6 同向，均值差 +0.159，W=2，p=0.0938 |
方向、同向人数、逐被试符号全部不变（5 正 1 负，负的仍是 PRIOS09）， 但 p 从 0.0625 变到 0.0938。
我先前判断「两条件源集合匹配、偏差在做差时相消，主检验不受影响」——
方向上对，程度上说过头了。原因是每个条件用的是自己那一侧的源集合
（pairs_used 在两条件间不完全相同，例如 PRIOS01 是 36 对 vs 34 对），
所以偏差只是大部分相消，不是完全相消。
总判决不变：两个 p 都没过预注册的 α=0.05，仍然是「不确认，不证伪，功效不足」。
修法是从结构论证推出来的，并且在看到修正后的真实数据之前就已经在
纯随机图上验证过（零模型源限制偏差检验.py 先跑，重跑在后）。
新旧两版结果都存在同一个 JSON 里，键名分别是 ce_excess 与 ce_excess_srcfix。
任何人可以自己比。
见 决定_节点集与密度规则_2026-09-02.md：预注册 §2 与报告 §4.1 都写明节点＝双角色电极，
代码用的是全部共同通道，属实现不符规格。改正后重跑（重跑_双角色节点_2026-09-02.log）。
| 被试 | 原共同通道 | 双角色电极 | 仅记录未刺激（被剔除） |
|---|---|---|---|
| PRIOS01 | 42 | 41 | 1 |
| PRIOS02 | 69 | 44 | 25 |
| PRIOS03 | 61 | 20 | 41 |
| PRIOS04 | 56 | 24 | 32 |
| PRIOS05 | 63 | 34 | 29 |
| PRIOS09 | 50 | 50 | 0 |
| 被试 | 源占比 | 旧零模型基线 | 限源零模型基线 | 差 |
|---|---|---|---|---|
| 全部六人 | 1.00 | — | — | 0.0000 |
六个被试的新旧零模型逐位相同。这证明 §5 的源限制修正与节点集修正是同一个问题的两种修法， 节点集改对之后前者自动失效——正是决定文档里预期的结果。
| 全通道节点（旧，有缺陷） | 全通道 + 限源零模型 | 双角色节点（预注册规定） | |
|---|---|---|---|
| 清醒均值 | −0.186 | +0.088 | +0.106（6/6 为正，p=0.031） |
| 麻醉均值 | −0.391 | −0.071 | −0.024（2/6 为正，p=0.84） |
| 主检验同向 | 5/6 | 5/6 | 4/6 |
| 主检验均值差 | +0.205 | +0.159 | +0.130 |
| 主检验 W / p | 1 / 0.0625 | 2 / 0.0938 | 4 / 0.2188 |
| d* | 清醒均值 | 正号 | p | 麻醉均值 | 正号 | p | 主检验差 | 同向 | p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.02 | +0.249 | 6/6 | 0.031 | +0.045 | 3/6 | 0.44 | +0.203 | 6/6 | 0.031 |
| 0.03 | +0.232 | 6/6 | 0.031 | +0.126 | 3/6 | 0.44 | +0.106 | 5/6 | 0.16 |
| 0.04 | +0.159 | 5/6 | 0.063 | +0.025 | 3/6 | 0.56 | +0.135 | 5/6 | 0.16 |
| 0.05（预注册） | +0.106 | 6/6 | 0.031 | −0.024 | 2/6 | 0.84 | +0.130 | 4/6 | 0.219 |
| 0.06 | +0.095 | 4/6 | 0.56 | −0.079 | 1/6 | 0.31 | +0.174 | 6/6 | 0.031 |
| 0.08 | −0.067 | 1/6 | 0.44 | −0.185 | 1/6 | 0.22 | +0.118 | 4/6 | 0.22 |
三次修正把主检验的 p 从 0.0625 推到了 0.094 再到 0.219。 每一次修正都是向着 预注册规格靠近，不是向着好看靠近。方向一次都没变：主检验均值差在全部 18 个 「修正版本 × 密度」组合里全部为正；清醒态正向超出在双角色节点集下于 5/6 个密度为正、 3 个密度上 6/6 被试同号。
判决不变，且比之前更清楚地是「功效不足」：n=6 时六人同号的双侧 p 天花板就是 0.031， 主检验只在 2/6 个密度上碰到这个天花板。方向稳定、显著性随密度跳动、 一个被试（PRIOS03，双角色节点仅 20 个）的噪声足以翻转主检验—— 这就是样本量不够的标准长相。
这轮修正最有价值的产出不是 p 值，而是：原报告 §6.4「麻醉态显著地比随机图更不递归」 这一「发现」被证实是缺陷产物，撤回。修正后麻醉态在任何密度下都与零无法区分。
PRIOS完整方法学与结果报告.md §4.1 写的是节点 = 双角色电极
（既被刺激过又被记录的电极）。代码实现用的是全部共同通道。
如果按文档办（节点集收缩成双角色电极），源占比恒等于 1，本缺陷自动消失。 如果按代码办，就需要 §5 的修正。
这两条路都成立，但必须选一条，并让文档和实现一致。 我倾向按 §5 修零模型而不是收缩节点集，因为被刺激电极之外的记录电极 承载了真实的接收端信息，删掉它们会丢数据； 但这一条应该由你或元宝那边定，因为它触及预注册的措辞。
不是靠复查代码发现的，是在找数据时顺带发现的：
一个并行的检索任务在核对数据格式时读了 prios_分析.py，
注意到 srcs 和 prs 两处对「谁能发边」的约定不一致。
教训：这个缺陷在所有既有闸门下都是隐形的。
闸门①（阴性对照）、闸门③（距离）、闸门⑤（CE 饱和阈值）、
ce_mass 判别力标定——没有一个会触发，因为它们检验的都是
「检出的边是不是真的」，没有一个检验
「零模型和观测图是不是在同一个约束下生成的」。
建议新增一条通用闸门：任何置换零模型，都要先问一句 「观测图不可能出现的边，零模型会不会产生？」 如果会，零模型就比观测图更自由，差值里混进了纯结构性的偏移。 廉价的验法就是 §3 那个——把真实结构全部抹掉，看零模型还能不能造出差异。