此書的內容，雖然有關統計學，但更適合給碩士等研究生參考，在構想科學實驗、撰寫論文時，原先學到的統計用法，在某些時候反而充滿瑕疵，產生如 偽重複、過度依賴p值忽略信賴區間、基本率謬誤、檢定力不足 等狀況。
像統計上其實不存在顯著性，經樣本選擇瑕疵後，反而產生偽陽性，這些看似沒問題，但細究起來問題卻不少的研究，存在於眾多知名科學期刊上，如Nature,New England，這類的瑕疵，事後發現屢見不鮮，尤其期刊蠻歡迎「有趣或特別」的研究，對於「無統計顯著性」的研究反倒不歡迎。而在細究有趣研究後，往往會發現，其統計方法上充滿疑慮，但有些知名的「瑕疵研究」，卻早已為大眾所認識，像是 女性月經同步化 等。
畢竟，統計學易學難精，應該不少學校的統計學課程，礙於時間等壓力，只著重在如何計算檢定統計量、假設檢定的流程等，缺乏對過往統計發展的脈絡、細心理解，以致於很多研究生，得在研究所惡補統計學，甚至在論文deadline的壓力、或登上知名期刊的誘因下，被迫操作統計的自由程度，將理想的數據「選」出來，而學術界也逐漸意識到，這類統計瑕疵的論文，像採取標準化、公開統計資料的方法，試著把關研究的統計層面。
是本不錯的統計類書籍，但不適合沒有統計基礎的人，更適合進行研究的博碩士生。
