1.连续性资料。
1.1两组独立样本比较。
1.1.1资料符合正态分布，且两组方差齐性，直接采用t检验。
1.1.2资料不符合正态分布（1）可进行数据转换，如对数转换，使之服从正态分布，然后对转换后的数据采用t检验（2）采用非参数检验，如wilcoxon检验。
1.1.3资料方差不齐（1）采用satterthwate的t’检验；（2）采用非参数检验，如。
wilcoxon检验。1.2两组配对样本的比较。
1.2.1两组差值服从正态分布，采用配对t检验。
1.2.2两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。1.3多组完全随机样本比较。
1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如。
果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有lsd检验，bonferroni法，tukey法，scheffe法，snk法等。1.3.
2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的kruscal－
wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用bonferroni法校正p值，然后用成组的wilcoxon检验。1.4多组随机区组样本比较。
1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如。
果检验结果为有统计学。
意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有lsd检验，bonferroni法，tukey
法，scheffe法，snk法等。
1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的fridman检。
验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用bonferroni法校正p值，然后用符号配对的wilcoxon检验。**需要注意的问题：
1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检。
验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。
2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其。
他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的lsd检验，bonferroni法，tukey法，scheffe法，snk法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不。
同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。2．分类资料2.1四格表资料。
2.1.1例数大于40，且所有理论数大于5，则用普通的pearson检验。2.1.2例数大于40，所有理论数大于1，且至少一个理论数小于5，则用校正的。
检验或fisher’s确切概率法检验。
2.1.3例数小于40，或有理论数小于2，则用fisher’s确切概率法检验。2.22×c表或r×2表资料的统计分析。
2.2.1列变量＆行变量均为无序分类变量，则（1）例数大于40，且理论数小于5
的格子数目《总格子数目的25％，则用普通的pearson检验。（2）例数小于40，或理论数小于5的格子数目》总格子数目的25％，则用fisher’s确切概率法检验。
2.2.2列变量为效应指标，且为有序多分类变量，行变量为分组变量，用普通的。
pearson检验只说明组间构成比不同，如要说明疗效，则可用行平均分差检验或成组的wilcoxon秩和检验。
2.2.3列变量为效应指标，且为二分类变量，行变量为有序多分类变量，则可采。
用普通的pearson
检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。2.3r×c表资料的统计分析。
2.2.1列变量＆行变量均为无序分类变量，则（1）例数大于40，且理论数小于5
的格子数目《总格子数目的25％，则用普通的pearson检验。（2）例数小于40，或理论数小于5的格子数目》总格子数目的25％，则用fisher’s确切概率法检验。（3）如果要作相关性分析，可采用pearson相关系数。
2.2.2列变量为效应指标，且为有序多分类变量，行变量为分组变量，用普通的。
pearson检验只说明组间构成比不同，如要说明疗效或强弱程度的不同，则可用行平均分差检验或成组的wilcoxon秩和检验或ridit分析。
2.2.3列变量为效应指标，且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，则。
可采用普通的pearson检验比较各组之间有无差别，如果有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。2.2.
4列变量＆行变量均为有序多分类变量，（1）如要做组间差别分析，则可用。
行平均分差检验或成组的wilcoxon秩和检验或ridit分析。如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。（2）如果要做两变量之间的相关性，可采用spearson相关分析。
2.4配对分类资料的统计分析。
2.4.1四格表配对资料，（1）b＋c>40，则用mcnemar配对检验。（2）b＋c<40，则用校正的配对检验。
2.4.1 c×c资料，（1）配对比较：用mcnemar配对检验。（2）一致性检验，用kappa检验。
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