面对充满不确定性的未知世界，人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些杰出和聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现，许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。
《统计会犯错》这本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误，诸如p值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从这本书中，你将理解什么是统计谬误及其产生的原因，了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误，你还将学会如何正确地使用统计方法，如何在科学研究中避免这些统计谬误。

亚历克斯·莱因哈特（Alex Reinhart），卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）统计学教师和博士生。他从德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）获得物理系学士学位，并应用物理学和统计学研发定位放射性设备。

第1章 统计显著性简介
p值的力量
统计的心理暗示
奈曼-皮尔逊检验
构建置信区间
第2章 统计功效与低功效统计
功效曲线
低功效困境
低功效的原因
遇红灯时错误转弯
置信区间的优势
膨胀的真理
微小的极端
第3章 伪重复：理智地选择数据
什么是伪重复
如何应对伪重复
生物学批量数据
同步现象造成的伪重复
第4章 p值与基础概率谬误
基础概率谬误
一个小测试
药检中的基础概率谬误
如何用吸烟数据说谎
如何应对基础概率谬误
样本越多就越好吗
大西洋鲑鱼的脑功能成像试验
如何控制
第5章 统计显著性的误判
显著性水平的微小差异
关注显著性
第6章 双重数据
圆形统计分析
向平均数回归
停止准则
第7章 连续性错误
二分法？多此一举
统计疲劳
复杂的混杂因素
第8章 模型误用
西瓜数据的拟合
相关与因果
辛普森悖论
第9章 自由研究还是无意识偏向
危险的随意探索
避免认知偏向
第10章 统计显著性简介
无法复制的基因学
使再现变得容易
试验，清洗，重复
第11章 数据背后的真相
被囚禁的数据
数据分享的绊脚石
数据衰变
细节遗漏
已知的未知
偏倚的结果报告
档案柜中的科学
未公布的临床试验
找出报告偏倚
强制披露
第12章 我们能做些什么
统计教育
科学出版
你能做到的事
参考文献