两组计量资料t，u检验。

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医学研究中，统计分析的正确应用对于得出科学的结论至关重要。许多医学论文在统计分析上存在问题，有研究显示，在经过专家审稿认为可以发表的稿件中，统计学误用率高达90%-95%。为了提高医务工作者的统计分析能力，本文将介绍医学研究中常用的统计分析方法的选择和使用注意事项。
1. t检验
t检验是由英国统计学家W.S. Gosset在1908年根据t分布原理建立的一种假设检验方法，主要用于比较两个小样本均数是否有显著差异。t检验的应用条件要求样本来自正态分布的总体。当样本量较小（n＜60）且总体标准差未知时，应选择t检验；反之，当样本量较大或样本量较小但总体标准差已知时，可以选择u检验。配对样本t检验适用于配对设计的两样本均数比较，应注意两样本是否为配对设计资料。两独立样本t检验适用于完全随机设计的两样本均数比较，还需对两组资料进行方差齐性检验。
2. 方差分析
方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，要求各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。完全随机设计的方差分析主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间是否有显著差异。随机区组设计的方差分析适用于随机区组设计，可以推断处理因素和区组因素是否对试验效应产生作用。析因设计的方差分析适用于两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合的试验设计。
3. 卡方检验（χ2检验）
卡方检验是一种用途广泛的假设检验方法，常用于分类计数资料的假设检验。配对资料χ2检验适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较。R×C表χ2检验适用于多个样本率或构成比的比较。在进行R×C表χ2检验时，应注意T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的。此外，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样的。
4. 非参数检验
非参数检验不考虑总体的参数分布，适用于总体分布为偏态或未知、等级资料、个别数据偏大或数据某一端无确定数值、各组离散程度相差悬殊的情况。当资料服从正态分布时，非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。
综上所述，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，包括配对资料的符号秩和检验、两样本比较的秩和检验和多个样本比较的秩和检验。