一、确定资料的类型：分类资料、定量资料；
选择适当的统计方法，资料不同，设计不同，采用的分析方法不同；
1、计量资料的比较（比较集中趋势是否不同）：
（1）两组：t检验、Wilcoxon秩和检验 …
t分布（近似正态分布）：用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。
定义：假设X服从标准正态分布N（0,1），Y服从 卡方分布，那么
的分布称为自由度为n的t分布,记为
。
分布密度函数 ，其中，Gam(x)为伽马函数。
如：医保患者与自费患者住院天数是否不同？
资料与设计：两组独立的计量资料比较
统计方法：两独立样本 t 检验（independent samples t-test）
分析结果：t=2.17，P=0.033
参数统计方法（t检验、ANOVA）有应用前提条件：
A：资料满足正态性；
B：比较的各组资料之间方差相等（满足方差齐性）。
（2） 三组(及以上)：方差分析、Kruskal-Wallis检验 …
如：医生、护士、医护人员的期望收入指数是否有差别？
资料与设计：三组独立的计量资料比较
统计方法：完全随机设计的方差分析（one-way ANOVA）
分析结果：F=20.89，P<0.0001
结论：有差别。
两变量之间关系的分析：
相关分析、回归分析、秩相关 …
如研究门急诊量与收入的关系、床位数与护士人数的关系
变化趋势分析：
Cochran-Armitage趋势检验、卡方检验 …
如分析两周患病率随年龄变化的趋势
综合评价：
层次分析法、TOPSIS法、秩和比法 …
如评价三甲医院医疗质量、综合绩效
示例：
研究医院床位数与护士人数之间是否有相关性。
研究目的：床位数（X）与护士人数（Y）之间是否有关？关系如何（线性、非线性）？关系大小？
（由样本推断总体）
资料与设计：来自于同一医院的两个指标
统计方法：
相关分析（correlaion analysis）衡量两指标之间是否有线性关系，及关系的强度和方向。
回归分析（regression analysis）定量进行X到Y的量化估计或预测。
变量关系的描述：散点图（scatter plot）
相关分析的结果：r=0.83，P<0.0001 95%CI:（0.61,0.93）
回归分析的结果：Y=-4.84 + 0.36X R平方=0.69
结论：
1. 可认为床位数与护士人数之间有关，护士人数随床位数的增加而增加。
2. 实有床位数的信息可以解释注册护士数信息量的69%，还有剩余的31%的信息需通过实有床位数以外的其他因素来解释。
2、分类资料
（1）无序分类资料的比较（比较率或构成是否不同）：
卡方检验、Fisher精确概率法 …
如：
两样本率的比较（卡方检验）
用抗凝剂和不用抗凝剂治疗急性心肌梗塞患者的生存率是否不同？
P<0.01,按α=0.05水准拒绝H0 ，接受H1 ，可认为用与不用抗凝剂治疗急性心肌梗塞的效果不同，用抗凝剂后的生存率较高。
（2）有序等级资料的比较（比较平均程度、等级是否不同）：
Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验 …
如：
比较三家医院门诊候诊时间是否有差别。统计很长，较长，一般，较短，很短有多少例。
资料与设计：三组独立的等级资料比较
统计方法：Kruskal-Wallis秩和检验（Kruskal-Wallis H test）
分析结果：2=7.81，P=0.020
医院1至医院3患者候诊时间的平均秩次分别为：171.06、172.03、142.62。
结论：可认为不同医院患者的候诊时间不全相同。医院3最短，尚不能认为医院1与医院2有差别。
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3、多元统计方法的选择与应用
（1）探索影响因素：
多重线性回归、logistic回归 …
如探索影响肺炎患者住院总费用的因素
（2）综合多个指标进行事物的分类或判别：
聚类分析、判别分析 …
（3）多指标的降维及潜在因素的探索：
主成分分析、因子分析 …
（4）预测事物的发展趋势：
指数平滑法、ARIMA预测方法 …
示例：研究目的：住院总费用的影响因素分析（年龄、性别（0-男；1-女）、住院天数、费别（0-自费；1-医保）、入院情况（0-一般；1-急症；2-危重）、所在医院（1-医院1；1-医院2；2-医院3；）、住院总费用）
资料与设计：目标指标（应变量）为计量资料
统计方法：多重线性回归（multiple linear regression）
筛选自变量的方法：
逐步法（stepwise）
前进法（forward）
后退法（backward）
注意：自变量的量化与赋值