一点个人浅见：所有数据分析行为都是 Decomposite Error，模型是误差分解的自然结果。如果研究者执迷于副产物，那几乎就是一个迷失在纯粹结果导向的迷宫里，很容易搞出没有过程正义的分析流程，以及先射箭再画靶的可耻伎俩。如果用挖矿来比喻的话，统计空间很像是一个充满愚者黄金的空间，只要你挖得足够久一定能看到一些长得像黄金的「正确结果」，但最后那是不是金子，这是很难说的一件事情。这也是为什么统计素养很重要。