基本的醫學統計方法有很多，如樣本均數與已知樣本均數比較、兩樣本均數比較、多個樣本均數的比較、兩個樣本率的比較、多個樣本率的比較、兩組或多組構成比的比較、非參數檢驗、多因素資料的方差分析等。如果對於統計方法沒有一個整體的把握和認識，可能就會出現誤用濫用統計方法的情況。下面是yjbys小編爲大家帶來的關於醫學統計方法該如何選擇的知識，歡迎閱讀。
統計學的基本概念
1、小概率事件
如果事先假定發生概率最多爲0.05的事件爲小概率事件，那麼根據小概率事件原理，即“小概率事件在一次隨機試驗中幾乎不可能發生”。假設檢驗就是根據小概率事件原理對該假設進行推斷。
2、非參數統計
統計學上，對總體的分佈不做假設或僅作非常一般性假設條件下的統計推斷方法稱爲“非參數統計”。非參數統計方法很多，應用較多的包括
配對設計資料的Wilcoxon符號秩和檢驗、單樣本的Wilcoxon符號秩和檢驗、完全隨機設計兩獨立樣本的Wilcoxon符號秩和檢驗、完全隨機設計多個獨立樣本的Kruskal-Wallis秩和檢驗和隨機化區組設計資料的Friedman秩和檢驗。
3、實驗研究三要素
實驗研究三要素包括：處理因素、實驗對象、實驗效應。處理因素有單因素、多因素;實驗對象的設計方式有完全隨機、配對或隨機區組;實驗效應通過觀察指標來表達，而觀察指標又可分爲計量、計數或等級資料。這三者的不同組合決定了選用不同的統計方法。
單變量統計方法選擇的一般原則
1.影響因素是單因素還是多因素
2.判斷擬分析的資料屬於哪種類型：計量、計數還是等級資料
3.資料是單一樣本、兩組樣本還是多組樣本
4.判斷資料所屬的設計方式，是完全隨機、配對還是隨機區組
5.判斷資料是否符合擬採用的'統計分析方法的應用條件，必要時可考慮變量變換
多變量統計方法的選擇
在醫學研究中，特別是在臨牀研究中，每個觀察對象記錄的觀察指標往往不止1個，即有多個反應變量。分析變量間的相互關係是探索疾病病因的重要途徑，多參數統計方法常用於這類研究問題的分析。
在醫學科研中，常用的多參數統計方法有3種：多元線性迴歸、Logistic迴歸分析和生存分析。
多元線性迴歸要求應變量是連續型變量，但是在醫學研究中經常遇到的應變量爲非連續的分類變量，如某種疾病的患病與否，器官移植之後是生存還是死亡。
研究分類應變量與諸多自變量間的相互關係，進行疾病的病因分析常選用Logistic迴歸分析。
在醫學隨訪研究中，不僅要看是否出現了某種結局(如器官移植後是否死亡)，還要考慮出現這些結局所經歷的時間長短。生存分析就是將觀察結局和出現這一結局所經歷的時間結合起來分析的一種統計分析方法。
