통계학과 역학을 다루는 대부분의 책들은 그 분야의 전문가가 아닌 사람들이 보기엔 너무 어려운 편이다. 하지만 의사들이 원하는 것은 임상적으로 적용하기가 쉬운 책일 것이다. 저자는 그러한 요구를 만족시키기 위해 이 책을 썼다. 가급적 쉬운 말로 풀어 쓰고, 수학적인 내용을 최소화했을 뿐 아니라, 통계학의 한계점과 해석할 때의 유의 사항도 강조했다.<BR> <BR> 다른 책들과 구분되는 이 책만의 특징은 임상 연구에서 제약 회사의 역할, 연구 결과를 발표하는 과정 등에 대해 논의하면서 통계학과 역학의 개념과 철학, 정치사회적인 요인들까지 광범위하게 다루었다는 것이다. Bayesian 통계학을 임상적인 관점에서 논의하고 근거기반의학에 대해 비판적으로 접근하기도 했다.

1부 기본 개념 Basic concepts
1장 왜 데이터는 스스로 말해주지 않는가
2장 왜 당신의 눈을 믿을 수 없는가: 3C
3장 근거의 수준

2부 편견 Bias
4장 편견의 종류
5장 무작위화
6장 회귀

3부 우연 Chance
7장 가설 검정: 두려운 p-값과 통계적 유의성
8장 임상시험에서 가설 검정 통계의 사용
9장 더 좋은 대안: 효과추정

4부 인과관계 Causation
10장 인과관계란 무엇을 의미하는가?
11장 통계의 철학

5부 통계학의 한계 The limits of statistics
12장 근거기반의학: 비판과 방어
13장 메타 분석의 연금술
14장 Bayesian 통계학: 왜 당신의 의견이 중요한가

6부 통계학 속의 정치학 The politics of statistics
15장 과학 저널은 어떻게 발행되는 것인가
16장 과학 연구는 어떻게 현실에 영향을 미치는가
17장 돈, 데이터, 그리고 약물
18장 의학 윤리, 그리고 임상의/연구자의 구분

부록: 회귀모형과 다변량 분석

참고문헌
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George Mason University에서 역사를, Virginia Commonwealth University Medical College of Virginia에서 의학(MD)을 전공했다. Tufts University에서 철학석사(MA)를, Harvard School of Public Health에서 보건학석사(MPH)를 받았다. Harvard Medical School affiliated McLean Hospital, Massachusetts General Hospital, Cambridge Hospital에서 수련, 근무하였고, 현재는 Tufts University School of Medicine의 정신과 교수이자 Tufts Medical Center의 기분장애와 정신약물학 분과장이다. 또한 여러 저널의 편집자이며, American Psychiatric Association의 Distinguished Fellow이다. The Diagnostic Guidelines Task Force of the International Society for Bipolar Disorders(ISBD)의 위원장이었다. www.nassirghaemi.com