检验又称拟合优度检验完全随机分组设计的资料分类资料的统计分析四格表资料并且所以理论数大于，则用并且所以理论数大于并且至少存在个理论数，则用校正或用确切概率法检验或存在理论数，则用检验完全随机分组设计的资料分类资料的统计分析表资料的统计分析•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或成组的秩和检验•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检验•行变量和列变量均为无序分类变量并且理论数小于的格子数行列表中格子总数的，则用确切概率法检验完全随机分组设计的资料分类资料的统计分析表资料的统计分析•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或的秩和检验•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，作的•列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作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。

变量之间的关联性分析回归分析多重线性回归应变量为连续型变量即计量资料，自变量，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。

•观察性研究可以用逐步线性回归寻找拟主要的影响因素•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变量之间的关联性分析回归分析二分类的回归应变量为二分类变量，自变量，可以为连续型变量有序分类变量或二分类变量。

•非配对的情况用非条件回归观察性研究可以用逐步线性回归寻找拟主要的影响因素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变量之间的关联性分析回归分析二分类的回归•配对的情况用条件回归观察性研究可以用逐步线性回归寻找拟主要的影响因素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变量之间的关联性分析回归分析有序多分类有序的回归应变量为有序多分类变量，自变量，可以为连续型变量有序分类变量或二分类变量。

观察性研究可以用逐步线性回归寻找拟主要的影响因素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变量之间的关联性分析回归分析无序多分类有序的回归应变量为无序多分类变量，自变量，可以为连续型变量有序分类变量或二分类变量。

观察性研究可以用逐步线性回归寻找拟主要的影响因素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变量之间的关联性分析生存分析生存分析资料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•用方法估计生存曲线•大样本时，可以寿命表方法估计•单因素可以用比较两条或多条生存曲线•多个因素时，可以作多重的回归观察性研究可以用逐步线性回归寻找拟主要的影响因素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数据分析的统计方法选择小结目录完全随机分组设计的资料配对设计或随机区组设计变量之间的关联性分析完全随机分组设计的资料两组或多组计量资料的比较两组资料•大样本资料或服从正态分布的小样本资料若方差齐性，则作成组检验若方差不齐，则作检验或用成组的秩和检验•小样本偏态分布资料，则用成组的秩和检验完全随机分组设计的资料两组或多组计量资料的比较多组资料•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，则进步作统计分析选择合适的方法如检验，检验等进行两两比较。

•如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作的统计检验。

如果的统计检验为有统计学意义，则进步作统计分析选择合适的方法如用成组的秩和检验，但用方法校正值等进行两两比较。

完全随机分组设计的资料分类资料的统计分析单样本资料与总体比较•二分类资料小样本用二项分布进行确切概率法检验大样本用检验•多分类资料用检验又称拟合优度检验完全随机分组设计的资料分类资料的统计分析四格表资料并且所以理论数大于，则用并且所以理论数大于并且至少存在个理论数，则用校正或用确切概率法检验或存在理论数，则用检验完全随机分组设计的资料分类资料的统计分析表资料的统计分析•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或成组的秩和检验•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检验•行变量和列变量均为无序分类变量并且理论数小于的格子数行列表中格子总数的，则用确切概率法检验完全随机分组设计的资料分类资料的统计分析表资料的统计分析•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或的秩和检验•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，作的•列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作相关分析•列变量和行变量均为无序多分类变量并且理论数小于的格子数行列表中格子总数的，则用确切概率法检验完全随机分组设计的资料分布资料单样本资料与总体比较•观察值较小时用确切概率法进行检验•观察值较大时用正态近似的检验两个样本比较用正态近似的检验配对设计或随机区组设计两组或多组计量资料的比较两组资料•大样本资