检验方法	应用范围
ｔ检验的样本均数 与总体均数比较	推断样本所代表的理论总体均数μ与已知总体均数μ0是否相等 如:(1)流行病学某一地区发病率是否高于一般地区。 (2)医院管理中某部门(某人)工作质量是否与全院总体质量相似。
ｔ检验的配对资料比较	(1)同一受试对象处理前后的比较。如:观察用药前后某指征的 比较。 (2)两组受试对象分别给予两种处理,判断处理效果有无差异。如: 动物配对实验研究。 (3)同一组对象用两种方法测定比较。如:用两种方法测定某项数 值作比较。
ｔ检验的两个小 样本均数比较	判断两组独立样本(含量Ｎ<100)所代表的总体均数μ1与μ2是否 相等(方差齐性———即两组均数所代表的总体方差相等)如:某地 某病指标值与该地健康人群指标值有无差异。
ｔ′检验	样本含量Ｎ<100的两个小样本方差不齐时比较。
Ｕ检验	样本含量Ｎ>100的两个大样本均数比较。

检验方法	应用范围
单因素多个出样本均数比较	只根据一个观察因素,将实验对象按随机设计分成若干处理组,分别求出 各组的均数,即单因素多个样本均数。比较的目的是推断组间处理效果有无显著差异。
无重复双因素多个样本均数比较	当影响某一指标的因素不只一个,而观察目的只是要反映其中一个因素的作用,就可用包含这两个因素都在内的双因素分析。如双因素组合, 只有一个数据即为无重复。
有重复双因素多个样本均数比较	是配对资料的延伸,只不过是按每3个、4个或更多个配起来形成配伍 组合,数据分析时间需同时考虑两个因素的效果。例如用Ａ、Ｂ两种药物治疗一组患者,每一患者就有Ａ、Ｂ两药效果的重复。
多因素方差 分析的两两比较	经过方差分析,若说明各处理组间总均数有显著性差异,则需要进一步 说明哪两个总体均数间有显著性差异,哪两个总体均数间没有显著差 异,则需要利用方差分析提供的信息做样本均数间的两两比较,以求更深一步说明结论。
协方差分析	用来消除混杂因素对分析指标的影响,减少误差以提高比较结果的精 确度。例如研究男性篮球运动员与男性大学生的平均肺活量的分析, 由于肺活量随身高的增大而增大,就要剔除身高的影响(把身高看作是混杂因素,需作校正)。

χ2检验的类别	适用范围
行×列表法	频数表多行多列的多组相对数比较
行×列表法的分割	多行多列的资料有显著性差异后,进一步做两两比较
四格表法	两组分两类的资料。如实验组、对照组的治愈率和未愈率比较
四格表较正法	当1≤Ｔ<5,Ｎ>40的资料,需计算校正χ2值
四格表确切概率法	理论值Ｔ<1,或样本含量Ｎ<40的资料。亦称精确度检验
四格表配对分析	观测对象是一个,但观测方法不同,或有意配成对子观测

秩和检验分类	应用范围
配对比较资料	两组实验对象随机配成对子,检验两种处理结果。或一组受试对象的处理前后的比较。
两样本比较资料	检验两独立组资料有无显著差异
多组样本比较资料	利用多个样本资料作秩和检验,用来推断各样本资料所代表的总体分布位置是否不同。类似于前述单因素方差分析
多组样本间的 两两比较	如多组样本资料经秩和检验,被推断为各样本所代表的总体分布位置不相同时,应该进一步作两两比较,以确定哪两组总体分布位置不同。以增强结论的科学性

游程检验分类	应用范围
游程个数检验	根据样本序列中ｎ1、ｎ2、……,与游程个数ｒ的大小来推断两类事 件的发生过程是否随机的方法。
游程长度检验	根据样本含量ｎ及序列中最长游程的长度ｌ,来推断两类事件的发生过程是否随机的方法。
升降趋势检验	在一组时序数列中,若后面的数值倾向于增大,可说有上升趋势;若后面的数值倾向于减小,则可说有下降趋势,经检验后作结论。
游程周期检验	一般应用于较长时间的时序数列检验。依据游程的个数和长度,经检验有无周期性或周期性发生在哪个时间段内。

回归分类	应用范围
直线回归分析	主要是处理两组变量间的线性依存关系的统计方法。如儿科用药是依据体重计算投药剂量的。推算公式:体重(kg)=8+2Ｘ,式中Ｘ=年龄。
多元回归分析	用来研究一个因变量(Ｘ)与多个自变量(Ｙ)间的相互依存关系。在临床医学上应用较广。
多元逐步回归分析	是从为数众多的自变量(Ｙ)中筛选出对因变量(Ｘ)有显著差异者,进行因素分析。如病因分析、疗效影响分析等。
曲线回归分析	有时双变量间不是线性关系。例如一种新的治疗方法问世,治疗例次有限,随着逐步推广被认可,应用度提高,但普及后数量逐渐稳定。新药投入市场的规律也类似。这类资料宜用曲线回归分析法。
Logistic回归分析	用于因变量为二项分布的互斥资料,即成功与失败两种可能的资料。如生存与死亡,治愈与未愈等。
Cox回归分析	多用于癌症病人手术后的生存期观察分析。因为它是以顺序统计量为基础,对生存时间的分布形式没有假定,因而比较灵活,适应性强。

相关分析种类	应用范围
直线相关	适用于两变量服从二元正态分布资料。当自变量Ｘ由小到大,因变量Ｙ也相应由小到大(或由大到小),两变量的散点图呈直线,说明这两变量间有直线关系。关系密切程度由相关系数ｒ值的大小来决定。
等级相关(亦称秩相关)	这是一种非参数统计方法。适用资料如下:①两变量值有的不能准确测量,只能按等级划分;②虽可测量,但总体分布不明,或已知分布为非正态双变量,不能用积差相关分析;③只需对两事物数量间的关系作初步分析。