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医学职称论文如何选择统计学方法？
通常情况下，医学论文需要应用统计学，对大量的数据进行必要的统计学分析，并将统计的结果展现在论文中用于论证文章的观点和理论。这时候，选择合适的统计学方法就尤为重要。那么，医学论文该如何选择统计学方法呢?
一、两组或多组计量数据的比较
1.两组数据：
1)大样本数据或服从正态分布的小样本数据
(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)小样本偏态分布数据，则用成组的Wilcoxon秩和检验
2.多组数据：
1)若大样本数据或服从正态分布，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，论文客服QQ，81995535则进一步选择合适的方法(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数据或方差不齐，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、分类数据的统计分析
1.单样本数据与总体比较
1)二分类数据：
(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)多分类数据：用Pearson c2检验(又称拟合优度检验)。
2. 四格表数据
1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2
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表数据的统计分析
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表数据的统计分析
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 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
三、两组或多组计量数据的比较
1.两组数据：
1)大样本数据或配对差值服从正态分布的小样本数据，作配对t检验
2)小样本并且差值呈偏态分布数据，则用Wilcoxon的符号配对秩检验
2.多组数据：
1)若大样本数据或残差服从正态分布，并且方差齐性，则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，医学全在,线www.lindalemus.com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)如果小样本时，差值呈偏态分布数据或方差不齐，则作Fredman的统计检验。如果Fredman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Wilcoxon的符号配对秩检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
四、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(即计量数据)，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.
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