研究人员往往难以收集足够的数据来验证他们的假设，这要么是因为目标群体规模小，要么很难获得，要么是因为数据收集需要高昂的成本。这些障碍可能导致数据集太小，无法满足回答研究问题所需的统计模型的复杂性。这本独特的书提供了指南和工具，以实现解决在小样本研究中出现的问题。每一章都说明了统计方法，当样本太小时，研究人员可以为他们的研究问题应用最优的统计模型。

这本重要的书将使社会和行为科学研究人员能够测试他们的假设，即使回答他们的研究问题所需的统计模型过于复杂，他们可以收集的样本数量。书中的统计模型范围从总体均值的估计到包含潜在变量和嵌套观测的模型，解决方案包括经典和贝叶斯方法。所有提出的解决方案都是在研究人员可以用自己的数据实现的步骤中描述的，并附有R语言中的注释语法。

在这本书中描述的方法将是有用的研究人员跨越社会和行为科学，从医学科学和流行病学到心理学，市场营销，和经济学。