2011年9月，时任蒂尔堡大学社会与行为科学学院院长的迪德里克·斯塔佩尔篡改科研数据的学术不端事件轰动全球学术界。迪德里克·斯塔佩尔是知名社会心理学家。当时，他已经发表了100多篇文章，大部分都发表在知名科学杂志上。丑闻曝光后，斯塔佩尔名誉扫地，博士学位被撤销，并受到荷兰检察机关和财政信息调查局的调查和起诉。
克拉斯·西茨马接替斯塔佩尔成为蒂尔堡大学社会与行为科学学院院长，并领导了对斯塔佩尔的调查。西茨马没有浪费这场危机，将他的反思与建议撰写为本书。书中融合了三部分内容:
一是应对斯塔佩尔事件造成的损害的个人经历
二是在应用统计学和心理测量学生涯中遇到的可疑研究问题
三是确保科研数据真实可靠的统计学方法
西茨马对为什么统计学对大多数研究者来说很难他们如何容易被直觉误导等问题进行了剖析，清晰阐明了研究方法和数据透明度对研究可信度的重要性。他呼吁采用开放方法和开放数据，并让方法论专家和统计学家更深入地参与研究。科研工作者可以从本书学习到确保数据真实性的方法和技巧，研究机构领导者也能了解到如何降低组织在数据欺诈和方法论错误中的风险。
为何精心包装的虚假数据能蒙蔽众人？日常研究中，那些有问题的研究行为又如何悄悄侵蚀成果的可靠性？本书以一个真实案例为切入点，直面科研领域的隐形雷区，重塑研究的可信度与说服力。
无论是初入科研的学生，还是资深研究者，都可从本书学习到确保数据真实性的方法和技巧，研究机构领导者也能了解到如何降低组织在数据欺诈和方法论错误中的风险。让数据经得起复现检验，让成果在学术长河中站得住脚。
克拉斯·西茨马（Klaas Sijtsma），荷兰统计学家，蒂尔堡大学心理逻辑研究方法与技术名誉教授，鹿特丹伊拉斯姆斯大学研究诚信委员会联合主席，至今已发表200多篇统计主题的论文和书籍章节。他曾担任蒂尔堡大学一所学院的院长，在任职期间遭遇该院一位知名教授的重大数据造假事件，并负责调查这起严重违反科研诚信的事件。他既是一名应用统计学家，又是一名经验丰富的管理者，这使他对本书讨论的问题有了独特的视角。他就这一主题举办了多次讲座，并撰写了多篇论文。
齐心，北京市社会科学院研究员，北京大学社会学系社会学博士，首尔国立大学访问学者，原北京社科院城市问题研究所副所长，《城市问题》(国际排名第8名)编辑部副主任，国家社科基金课题评审。
第 1 章 为什么选择本书？
写作本书的原因：一个案例研究
更广阔的视角：制度缺陷和统计的使用
第 2 章 欺诈和有问题的研究行为
方法和统计失误
欺诈：捏造、篡改和剽窃
意 外
失误：有问题的研究行为
使用次优方法和不正确使用方法是否属于有问题的研究行为？
启 示
附录 2.1：方法概念
附录 2.2：多元回归模型
第 3 章 从数据欺诈中学习
后见偏差（Hindsight Bias）
成为减少不端行为催化剂的斯塔佩尔案
促进负责任研究行为的其他措施
启 示
第 4 章 调查数据的捏造和篡改
委员会的部分调查结果
数据操纵对统计结果的影响
零假设显著性检验
更改和复制分数
真实数据中可能出现相同的数据行吗？
人类思维作为一种数据生成机制
统计模型作为一种数据生成机制
结束语
启 示
附录 4.1：统计检验、功效和效应值
附录 4.2：模拟数据
第 5 章 确证和探索
确证和探索比作捕鱼
确证性实验和探索性实验
预注册、复现和理论
确证性调查和探索性调查
预注册探索性调查
启 示
第 6 章 有问题的研究行为的原因
统计是困难的
生日问题
多重假设检验
登上月球
多元数据中的指数增长
直觉主宰，理性推理落后
启 示
附录 6.1：二项概率和正态近似值
第 7 章 减少有问题的研究行为
可能无效的建议措施
另一个 p 值？
采用贝叶斯方法？
更多的统计教育？
减少情境因素对有问题的研究行为的影响？
两项建议
开放数据和研究细节
让专家指点迷津：统计咨询
启 示
附录 7.1：贝叶斯统计
参考文献
致 谢
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