프롤로그. 임상시험 결과표 뒤에 있는 사람의 판단

1장. 신약 개발 회의에 앉는 통계 전문가
1절. 숫자를 만들기 전부터 시작되는 일
2절. 의사·데이터관리자·규제 담당자 사이의 역할
3절. 회의록에서 최종 보고서까지 남는 산출물

2장. ‘효과가 있다’는 말의 정확한 뜻
1절. 환자에게 중요한 결과와 측정 가능한 지표
2절. 시점·집단·비교가 바꾸는 치료효과
3절. 치료 중단과 교차투약까지 담는 목표효과

3장. 우연과 편향을 갈라놓는 시험 설계
1절. 무작위배정과 비교 가능한 집단
2절. 대조군·눈가림·평가 절차의 빈틈
3절. 우월성·비열등성·동등성의 서로 다른 약속

4장. 환자 수를 정하는 숨은 계산
1절. 1종 오류·2종 오류라는 두 손실
2절. 효과 크기·변동성·탈락률의 계산서
3절. 모집 가능성과 설계 타협의 경계

5장. 데이터가 나오기 전에 쓰는 분석의 약속
1절. 프로토콜과 SAP의 역할 구분
2절. 분석 집단·모형·공변량의 사전 선택
3절. 지표가 많고 결과를 여러 번 볼 때의 통제

6장. 환자 기록이 분석용 데이터가 되는 과정
1절. 원자료·전자 증례기록서·품질 점검
2절. SDTM·ADaM과 결과 추적 가능성
3절. 재현 가능한 프로그램과 독립 검증

7장. 유효성의 숫자를 읽는 기술
1절. 위험차·비율·생존시간의 다른 언어
2절. p값·신뢰구간·임상적 중요성의 거리
3절. 부차 결과와 하위군의 과잉 해석

8장. 사라진 데이터가 결과를 왜곡할 때
1절. 중도탈락·방문 누락의 원인
2절. 결측 가정과 분석 방법의 선택
3절. 가정이 달라져도 결론이 버티는가

9장. 안전성과 중간분석의 보이지 않는 규칙
1절. 이상사례·중대한 이상사례·노출의 구별
2절. 중간 확인과 조기 종료의 기준
3절. 독립 감시위원회와 통계가 지키는 선

10장. 임상시험 성공·실패를 가르는 실제 결과
1절. RECOVERY가 보여준 사망 위험의 차이
2절. SOLIDARITY의 무효 결과가 남긴 정보
3절. SPRINT의 이득과 위해를 함께 읽는 법

11장. 전공이 달라도 시작할 수 있는 두 경로
1절. 통계·수학 전공자의 제약·바이오 진입
2절. 생명과학 전공자의 통계 역량 구축
3절. 학위·실무·도구 요구 조건의 현실

12장. 첫 프로젝트에서 신뢰를 얻는 통계 전문가
1절. 공개 자료로 만드는 작은 분석 포트폴리오
2절. 회의에서 임상 질문을 되묻는 기술
3절. 결과가 불편할 때 지켜야 할 직업 윤리

에필로그. 유의한 숫자보다 정확한 질문