本书内容涵盖了违反研究诚信（如捏造和篡改数据）的统计后果，以及研究人员的“小过失”（被称为有问题的研究行为）。本书论述了不合理的数据操纵是如何损害研究结果的，以及问题研究行为通常是由研究人员对其数据分析所使用的统计方法和程序掌握不足造成的。作者认为，无论研究成果是如何产生的，要防止研究成果的可信度出现问题，就必须在公开的资料库中公布数据，并鼓励没有接受过统计培训的研究人员不要高估自己的统计技能，而要求助于统计学家或方法论专家的专业支持。作者讨论了他在相互信任、害怕报复和旁观者效应等方面的一些经验，这些都阻碍了揭露同事可能的违反诚信的行为。他解释了为什么人们无法模拟真实数据，以及为什么使用统计模型编造数据仍然缺乏可信度。他还讨论了确证性研究和探索性研究、预注册的有用性以及统计学的反直觉性质。