第1章　统计显著性简介　1
p值的力量　2
统计的心理暗示　5
奈曼-皮尔逊检验　6
构建置信区间　8
第2章　统计功效与低功效统计　11
功效曲线　12
低功效困境　15
低功效的原因　17
遇红灯时错误转弯　19
置信区间的优势　21
膨胀的真理　22
微小的极端　25
第3章　伪重复：理智地选择数据　31
什么是伪重复　32
如何应对伪重复　34
生物学批量数据　35
同步现象造成的伪重复　36
第4章　p值与基础概率谬误　41
基础概率谬误　43
一个小测试　44
药检中的基础概率谬误　45
如何用吸烟数据说谎　46
如何应对基础概率谬误　48
样本越多就越好吗　51
大西洋鲑鱼的脑功能成像试验　56
如何控制FDR　57
第5章　统计显著性的误判　61
显著性水平的微小差异　62
关注显著性　67
第6章　双重数据　71
圆形统计分析　72
向平均数回归　76
停止准则　79
第7章　连续性错误　83
二分法？多此一举　84
统计疲劳　86
复杂的混杂因素　87
第8章　模型误用　91
西瓜数据的拟合　93
相关与因果　98
辛普森悖论　99
第9章　自由研究还是无意识偏向　105
危险的随意探索　107
避免认知偏向　110
第10章　统计显著性简介　115
无法复制的基因学　116
使再现变得容易　119
试验，清洗，重复　122
第11章　数据背后的真相　125
被囚禁的数据　126
数据分享的绊脚石　127
数据衰变　129
细节遗漏　131
已知的未知　131
偏倚的结果报告　132
档案柜中的科学　135
未公布的临床试验　136
找出报告偏倚　138
强制披露　139
第12章　我们能做些什么　143
统计教育　146
科学出版　149
你能做到的事　153
参考文献　157