一、 两组或多组计量资料的比较

1.两组资料：

1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料:(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验

2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验

2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。

2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。

二、 分类资料的统计分析

1.单样本资料与总体比较

1)二分类资料：(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；(2)大样本时：用U检验。

2)多分类资料：用Pearson  c2检验（又称拟合优度检验）。

2. 四格表资料

1)n>40并且所以理论数大于5，则用 Pearson c2检验

2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正 c2或用Fisher’s 确切概率法检验

3)n<40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验

3. 2×C表资料的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验

2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验

3)行变量和列变量均为无序分类变量:

(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2(2)n<40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验

4. R×C表资料的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验

2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2

3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析

4)列变量和行变量均为无序多分类变量:

(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用pearson>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验

三、 Poisson分布资料

1.单样本资料与总体比较：

1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。

2)观察值较大时：用正态近似的U检验。

2.两个样本比较：用正态近似的U检验

配对设计或随机区组设计

四、 两个变量之间的关联性分析

1.两个变量均为连续型变量：

1)小样本并且两个变量服从双正态分布，则用Pearson相关系数做统计分析

2)大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数进行统计分析

2.两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析

3.一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析

五、 回归分析

1.直线回归：如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，则直线回归（单个自变量的线性回归，称为简单回归），否则应作适当的变换，使其满足上述条件。

2.多重线性回归：应变量（Y）为连续型变量（即计量资料），自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，可以作多重线性回归。

1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素

2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

3.二分类的Logistic回归：应变量为二分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

1)非配对的情况：用非条件Logistic回归：

  (1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素

  (2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

2)配对的情况：用条件Logistic回归：

  (1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素

  (2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

4.有序多分类有序的Logistic回归：应变量为有序多分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素

2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

5.无序多分类有序的Logistic回归：应变量为无序多分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素

2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

六、 生存分析资：要求资料记录结局和结局发生的时间（如；死亡和死亡发生的时间）

1.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线

2.大样本时，可以寿命表方法估计

3.单因素可以用Log－rank比较两条或多条生存曲线

4.多个因素时，可以作多重的Cox回归

1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素

2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用