一次农药实验没有测出“显著伤害”，不等于农药安全。就像一把不够灵敏的秤，没称出差别，也不能证明两边一样重。样本少、统计功效低——也就是实验发现真实影响的能力不足——尤其容易把“证据不够”误读成“没有问题”。
这篇论文主张用等效性检验改写监管问题：先规定不可接受的伤害界线，再要求数据排除越界风险。以蜜蜂群体规模为例，EFSA 建议的保护目标是降幅低于 10%。作者模拟监管型蜜蜂田间实验后称，在显著性水平 α=0.2 的设置下，只有 EFSA 原方案能可靠识别影响超过这条界线的农药；一种依据对照组 90% 置信区间下界来设门槛的替代方案则做不到。
代价也很直接：若要可靠判断，试验地点数量必须超过当前惯例。不过作者称，当真实影响不超过 5% 时，所需地点仍少于 EFSA 旧版功效要求推算的数量；加入协变量调整，或用“反聚类随机化”让差异较大的蜂群均衡分组，还能减少地点和成本。关键不是让农药更容易过关，而是让“低风险”成为需要数据主动证明的结论。