醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)-統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇通過深入了解醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)，我們能夠?yàn)榕R床研究提供合適的統(tǒng)計(jì)分析方法，有效解讀數(shù)據(jù)結(jié)果，并作出明確的科學(xué)結(jié)論。I.統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇數(shù)據(jù)分析目的根據(jù)研究問題和目標(biāo)選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法，以得到準(zhǔn)確的結(jié)果。數(shù)據(jù)類型確定數(shù)據(jù)的類型，如定類、定序、定距或定比，以選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法。樣本容量樣本容量的大小對(duì)統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇有重要影響，需充分考慮其統(tǒng)計(jì)學(xué)原理。II.數(shù)據(jù)類型與統(tǒng)計(jì)分析方法的匹配定類數(shù)據(jù)卡方檢驗(yàn)、Fisher精確檢驗(yàn)定序數(shù)據(jù)Wilcoxon秩和檢驗(yàn)、Mann-WhitneyU檢驗(yàn)定距/定比數(shù)據(jù)t檢驗(yàn)、方差分析、Pearson相關(guān)分析III.描述性統(tǒng)計(jì)分析1集中趨勢(shì)測(cè)度使用均值、中位數(shù)和眾數(shù)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。2離散程度測(cè)度使用標(biāo)準(zhǔn)差、方差和四分位差描述數(shù)據(jù)的離散程度。3頻數(shù)分布通過直方圖和餅圖展示數(shù)據(jù)的分布情況。4數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估檢查數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性來確保數(shù)據(jù)的可靠性。IV.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）1數(shù)據(jù)可視化使用散點(diǎn)圖、箱線圖和密度圖等方法探索數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和分布。2異常值檢測(cè)識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的異常值，以減少其對(duì)分析結(jié)果的干擾。3缺失值處理確定缺失值的類型并選擇適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行填充或排除。V.單因素分析獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)用于比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的均值差異。配對(duì)樣本t檢驗(yàn)用于比較同一組樣本在兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)或兩個(gè)條件下的均值差異。方差分析（ANOVA）用于比較兩個(gè)以上組之間的均值差異。VI.多因素分析1二元邏輯回歸用于研究兩個(gè)以上自變量與二分類因變量之間的關(guān)系。2多元線性回歸用于研究多個(gè)自變量與連續(xù)因變量之間的關(guān)系。3協(xié)方差分析（ANCOVA）用于研究多個(gè)自變量對(duì)連續(xù)因變量的影響。VII.方差分析（ANOVA）1單因素方差分析用于比較兩個(gè)以上組之間的均值差異，并進(jìn)行事后多重比較。2多因素方差分析用于研究兩個(gè)以上自變量與連續(xù)因變量之間的關(guān)系，并控制其他因素的影響。VIII.相關(guān)分析皮爾遜相關(guān)系數(shù)用于度量兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系的強(qiáng)度和方向。斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)用于度量兩個(gè)定序變量之間的非線性關(guān)系。判定系數(shù)用于解釋自變量對(duì)因變量的變異程度。IX.回歸分析1簡單線性回歸探索兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系。2多元線性回歸研究多個(gè)自變量與因變量之間的復(fù)雜關(guān)系。3非線性回歸描述非線性關(guān)系模型中自變量與因變量之間的關(guān)系。X.生存分析1Kaplan-