巧妙的学好医学统计学
卫生学校医学统计学优质课掌握医学数据分析与统计方法
卫生学校医学统计学优质课掌握医学数据分析与统计方法卫生学校医学统计学优质课：掌握医学数据分析与统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它帮助我们理解、分析和解释大量的医学数据。
为了掌握医学数据分析与统计方法，卫生学校设立了医学统计学优质课，旨在培养学生对医学数据的深度理解与分析能力。
本文将探讨医学统计学优质课所覆盖的内容，以及它对医学学生的意义。
医学统计学优质课的课程安排丰富多样，涵盖了统计学的基本概念、常用统计方法、数据采集与整理、数据分析与解释等方面的知识。
首先，课程会介绍统计学的基本概念与原理，包括总体、样本、假设检验、置信区间等。
通过深入理解这些概念，学生能够正确理解医学研究中所使用的统计术语，为后续学习打下坚实基础。
其次，医学统计学优质课还注重培养学生的数据采集与整理能力。
在医学研究中，正确、全面地采集数据是非常关键的。
课程会教授学生如何设计问卷调查、如何从医疗记录中提取有效数据等技巧，并引导学生进行实践操作。
通过这些实践，学生能够掌握合理的数据采集方法，从而保证研究数据的可靠性与有效性。
另外，医学统计学优质课还涉及到常用的医学数据分析方法。
其中包括描述性统计分析、推断统计分析和回归分析等。
描述性统计分析旨在对医学数据进行整体的总结与描述，例如平均数、标准差、频率分布等。
推断统计分析则旨在根据样本推断总体的特征，例如使用假设检验来判断两组样本之间是否存在显著差异。
回归分析则可以帮助我们研究影响因素与结果之间的关系。
通过学习这些分析方法，学生能够灵活运用统计工具，对医学数据进行深入分析，从而得出科学、准确的结论。
医学统计学优质课的学习对医学学生具有重要意义。
首先，医学统计学为学生提供了正确理解和运用医学数据的工具。
在医学研究领域，准确理解和分析数据对于制定临床决策以及开展医学科研至关重要。
通过学习医学统计学，学生能够避免对数据的主观解读，采用科学的方法进行研究。
其次，医学统计学培养了学生的批判性思维和科学研究能力。
医学统计学教学方法
医学统计学教学方法嘿，咱今儿就来聊聊医学统计学教学方法这档子事儿！你说医学统计学，那可不是一般的重要啊！就好像是医生手里的一把利剑，能帮咱拨开迷雾，看清那些隐藏在数据背后的真相。
那怎么教这门学问才能让学生们真正掌握呢？咱得有点小妙招才行。
首先啊，不能光讲那些干巴巴的理论知识，得结合实际例子呀！比如说，拿一些真实的医学案例来，让学生们自己去分析、去计算，这样他们才能深刻体会到医学统计学的用处。
就好比学游泳，光在岸上比划可不行，得跳进水里扑腾几下才能真正学会。
然后呢，教学可不能是老师一个人的独角戏，得让学生们参与进来呀！分组讨论就是个很不错的办法。
大家一起叽叽喳喳地讨论问题，思维碰撞出火花，说不定就能发现一些新的思路和方法呢。
这就好像一群小伙伴一起玩拼图，每个人都贡献一点力量，就能更快地拼出完整的画面。
还有啊，实践操作也不能少。
不能光让学生们纸上谈兵，得让他们用软件去实际处理数据呀。
就像学开车，理论知识学了一堆，不上路开几圈，那永远也成不了老司机。
老师呢，也得有点幽默感，别老是板着个脸。
偶尔讲个小笑话，调节一下课堂气氛，让学生们在轻松愉快的氛围中学习，效果肯定更好呀！再说说考试吧，可别老是出那些死记硬背的题目，得多考些实际应用的呀！这样才能检验出学生们是不是真的学会了。
咱再想想，还可以请一些在医学统计学领域有丰富经验的专家来给学生们讲讲实际工作中的案例和经验，让学生们提前感受一下以后工作会遇到的情况。
这就像是给他们提前打了预防针，让他们有个心理准备。
哎呀，医学统计学教学方法真的是太重要啦！教好了，能培养出一批又一批优秀的医学人才；教不好，那可就耽误事儿啦！所以老师们可得好好琢磨琢磨这些方法，让学生们真正爱上医学统计学，为他们以后的医学之路打下坚实的基础。
你说是不是这个理儿呢？咱可不能让这么重要的学科被埋没了呀！。
医学统计学培训医疗研究人员正确应用医学统计方法
医学统计学将与生物医学、遗传学、流行病学等多学科进行更紧密的交叉融合，共同推动医学研究的进步和发展。
多学科交叉融合
医疗研究人员应加强对统计学基础知识的学习和理解，掌握常用的医学统计方法及其适用条件。
强化统计学基础知识
医疗研究人员应积极与其他学科专家进行合作和交流，共同解决医学研究中的复杂问题，推动医学科学的进步和发展。
诊断试验性能评价
阐述如何评估诊断试验的准确性、敏感性、特异性等指标，以及如何利用ROC曲线等方法综合评价试验性能。
诊断试验优化策略
探讨如何优化诊断试验的设计和实施，包括选择合适的样本、确定最佳临界值、采用复合指标等，以提高试验的效能和效率。
医学论文中统计学方法选择与报告规范
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根据研究目的、数据类型和分析需求，选择适当的统计学方法。
医学统计软件应用
针对医学研究中常见的统计问题，如样本量估算、缺失数据处理、多重比较等，进行了深入的探讨和解答。
医学研究中的统计问题
随着大数据和人工智能技术的不断发展，未来医学统计学将更加注重与这些技术的融合，实现更高效、更准确的数据分析和挖掘。
大数据与人工智能融合
精准医疗和个体化治疗是未来医学发展的重要方向，医学统计学将在其中发挥重要作用，为制定个性化的治疗方案提供科学依据。
确保研究样本量足够，以避免因样本量不足导致的统计偏误。
确保数据质量可靠，避免因数据问题导致的统计结果失真。
实际操作与案例分析
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数据收集
讲解如何制定数据收集计划，选择合适的数据收集工具和方法，确保数据的准确性和完整性。
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详细介绍SPSS软件的基本功能和操作方法，包括数据管理、统计分析、图表制作等，方便研究人员快速上手。
运用统计学在医学领域的实践应用
运用统计学在医学领域的实践应用引言：统计学作为一门科学，不仅仅在经济学、社会学等领域有广泛的应用，同样也在医学领域发挥着重要的作用。
通过统计学的方法和理论，医学研究者能够更加准确地分析和解释医学数据，提高研究的可靠性和可信度。
本文将探讨统计学在医学领域的实践应用，以及其对医学研究和临床实践的重要性。
一、数据收集与整理在医学研究中，数据的收集和整理是非常重要的一步。
统计学提供了一系列的方法和工具，帮助研究者有效地收集和整理数据。
例如，研究者可以使用随机抽样的方法，从整个人群中选取一部分样本进行研究，以保证样本的代表性。
此外，统计学还提供了数据清洗和数据预处理的技术，帮助研究者剔除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
二、数据分析与解释在医学研究中，数据的分析和解释是为了回答研究问题和验证假设。
统计学提供了一系列的分析方法，如描述统计分析、推断统计分析和回归分析等，帮助研究者从数据中提取有用的信息。
例如，研究者可以使用描述统计分析来计算样本的均值、标准差等指标，以了解样本的基本特征。
推断统计分析则可以帮助研究者通过样本数据推断总体的特征，如使用置信区间估计总体均值等。
此外，回归分析可以帮助研究者探索变量之间的关系，如探索某个因素对疾病发生的影响等。
三、实验设计与效应评估在医学研究中，实验设计和效应评估是为了验证治疗方法的有效性和安全性。
统计学提供了一系列的实验设计方法，如随机对照试验和交叉设计等，帮助研究者设计合理的实验方案。
同时，统计学还提供了一系列的效应评估方法，如假设检验和效应量计算等，帮助研究者评估治疗方法的效果。
例如，在药物研发中，研究者可以使用随机对照试验来比较新药与安慰剂的疗效差异，通过假设检验来评估治疗方法的有效性。
四、风险评估与预测在医学领域，风险评估和预测是为了提前识别患者的风险因素，做出相应的干预和预防措施。
统计学提供了一系列的风险评估和预测方法，如生存分析和Logistic回归等，帮助研究者预测患者的疾病风险和预后。
医学统计学方法与应用
医学统计学方法与应用医学统计学是运用统计方法来收集、整理、分析和解释医学数据的学科。
它在医学研究中起着重要的作用，可以帮助医学研究人员更好地理解和应用数据，支持医疗决策和健康政策的制定。
本文将介绍医学统计学的基本方法和其在实践中的应用。
一、研究设计与数据收集在进行医学研究之前，研究者需要设计一个科学合理的研究方案。
常见的研究设计包括横断面研究、纵向研究、随机对照试验等。
研究设计的选择要根据研究目的和实际情况进行，以获取可靠的数据。
数据的收集是医学研究的重要步骤，常用的数据收集方法包括问卷调查、实验观察、临床试验等。
在数据收集过程中，要确保数据的准确性和完整性，严格遵循研究方案的要求，以避免数据偏倚或其他潜在的误差。
二、数据描述与可视化在收集到数据之后，研究者需要对数据进行描述性统计分析，了解数据的分布、中心趋势和离散程度等。
常用的描述性统计指标包括均值、标准差、中位数、四分位数等，可以帮助研究者了解数据的基本特征。
为了更好地理解数据，研究者还可以借助可视化方法进行数据展示。
常见的数据可视化方式包括频率分布直方图、箱线图、散点图等。
通过可视化，研究者可以更直观地观察数据的分布情况，发现潜在的规律或异常情况。
三、推断统计分析推断统计分析是医学统计学中的核心内容，用于从样本数据中推断总体的特征和关联性。
常见的推断统计方法包括参数估计、假设检验和置信区间等。
参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值，其中最常用的方法是点估计和区间估计。
点估计基于样本给出总体参数的一个估计值，区间估计则给出一个可能包含总体参数真值的区间范围。
假设检验用于检验研究假设是否成立，可以帮助研究者判断差异的显著性。
假设检验通常包括设立原假设和备择假设、选择合适的检验统计量、计算p值等步骤。
置信区间是估计总体参数范围的一种方法，与区间估计密切相关。
置信区间提供了一个包含总体参数真值的区间范围，可以用来判断参数估计的可靠性。
四、回归分析与生存分析回归分析是一种用于探究变量之间关系的统计方法，在医学研究中得到广泛应用。
医学统计学方法统计学图表
医学统计学方法统计学图表在医学研究中，统计学方法和统计学图表被广泛应用于数据分析和结果呈现。
通过合理选择和运用各种统计学方法和图表，研究人员可以更好地理解和传达研究中的数据和结论。
本文将介绍一些常用的医学统计学方法和统计学图表，并探讨它们的应用和使用要点。
一、医学统计学方法1. 描述性统计学方法描述性统计学方法是对数据进行概括和总结的方法。
常用的描述性统计学方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
这些方法可以通过对数据的集中趋势、离散程度等进行统计和计算，从而对数据进行更加准确和全面的描述。
2. 推断性统计学方法推断性统计学方法是通过对样本数据进行分析和推断，得出对总体的推断结论。
其中包括假设检验和置信区间两种方法。
假设检验用于检验研究设想是否成立，而置信区间则用于估计总体参数的范围。
3. 相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
这些方法可以帮助研究人员了解不同变量之间的相关性，并提供对数据进行进一步分析和解释的线索。
4. 方差分析方差分析是用于比较两个或多个样本均值是否存在显著性差异的方法。
其中包括单因素方差分析和多因素方差分析。
方差分析可以帮助研究人员确定不同变量对于结果的影响程度，并进行差异比较和结果解释。
二、统计学图表1. 条形图条形图是一种常用的展示分类变量和数量变量之间关系的图表。
它通过绘制不同类别的长条来直观地显示各个类别的数量差异。
条形图可以帮助研究人员比较不同类别之间的差异，并进行数据分析和决策。
2. 折线图折线图是一种用于展示随时间或其他连续变量变化的趋势图表。
通过将数据点连接起来，研究人员可以清楚地观察到随时间变化的模式和趋势。
折线图常用于研究不同时间点或时间段下的数据变化。
3. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
通过在坐标轴上绘制散点，研究人员可以观察到变量之间的分布规律和趋势。
医学统计学学习方法（适用于护本专业）
医学统计学学习方法（适用于护本专业）第一篇：医学统计学学习方法(适用于护本专业)统计学的大部分公式都不要求你们记忆，但有些最基本的公式你们是要知道的比如说标准误、95%医学参考值范围、可信区间的计算是需要大家熟记的。
统计学是不好学，有些同学反映，这门课和其他课程有很大的区别，其他医学课程不需要思考，书上写什么就是什么，但是统计这门课程很多都要思考。
统计这门课程想学好，确实不容易，不是大家到了期末背背书就可以轻松过关了。
楼上的同学问不知道理论课学什么，其实学习任何一门课程都有共性和特性，每门课程的绪论其实都很重要，它就像一门课程的骨架，我们在学习中不能只见树木不见森林，有了一个总的结构之后，再有针对性的找到学习的方法，有的放矢，才能事半功倍。
举个例子吧，很多同学在学集中趋势和离散趋势的时候，单问有哪些指标用于什么条件，大家都知道，当问描述计量资料用什么指标，同学脑袋就懵了，回答什么的都有，这个就是只关注局部不注意整体所造成的。
在绪论部分我们讲了资料的类型，学生掌握的也挺好，第二章、三章讲了计量资料的统计描述，学生掌握的也可以，但是就是没有把这些知识联系到一起，统计分析里首要是对我们的资料进行描述，描述里面又根据资料的类型的不用，所用到的描述指标也不一样，计量资料做统计描述的时候就可以用集中、变异指标去了解数据的特征，但是计数资料就不可以了。
因此大家在学这门课程的时候要积极思考多想几个为什么，学可信的区间的时候要想想为什么我们要计算可信区间，我们计算可信区间要拿来干嘛，学假设检验方法的时候想想t检验学完了为什么还要学方差分析，多想想每一部分知识之间的联系，再寻找每一块知识的学习重点，这样才能建立一个清晰的思路，否则学到最后脑袋里还是一锅浆糊，不知道为什么要学。
以上是我个人的一点浅见，学习方法因人而异，不一定适合每个人，有的时候老师在上课的时候不一定能体会到大家学习的感受，所以还要你们多跟我们交流，这样我们在上课的时候才能因地制宜去帮助你们学好这门课。
2024版医学统计学培训医疗研究人员正确应用医学统计方法
用于探讨自变量与因变量之间的线性 关系，包括简单线性回归、多元线性 回归、Logistic回归等。
生存分析与时间序列分析
生存分析：用于研究事件发生时 间与相关因素之间的关系，包括 生存函数、危险函数、Cox比例
风险模型等。
时间序列分析：用于研究时间序 列数据的统计规律，包括平稳性 检验、自相关分析、ARIMA模
运用点估计和区间估计方法，对总体 参数进行估计，并计算置信区间。
实验设计与分析
实验设计类型
了解完全随机设计、随机区组设 计、析因设计等常用实验设计类
型及其优缺点。
实验误差控制
掌握随机化、重复、区组化等实验 误差控制方法，提高实验结果的可 靠性与准确性。
实验结果分析
运用方差分析、回归分析等统计方 法，对实验结果进行分析与解释， 探讨各因素对实验结果的影响及其 程度。
定义
医学统计学是应用数理统计学的原理和方法，在医学领域中研究数据的收集、整 理、分析和解释的一门科学。
重要性
医学统计学在医学研究中具有至关重要的作用。它能够帮助研究人员正确地设计 实验、收集数据、分析结果，并得出科学、可靠的结论。同时，医学统计学也是 评价医学研究成果的重要工具，能够提高研究的可信度和可重复性。
确保数据收集过程遵循统一的标准和操作规程，减少误差。
数据录入错误
采用双人录入、核对等质量控制方法，确保数据准确性。
异常值处理不当
对异常值进行合理的处理和分析，避免对结果的误导。
多重比较问题及其控制方法
多重比较带来的假阳性风险
01
采用适当的统计方法，如Bonferroni校正、Hochberg方法等，
检验
用于比较两组均数是否有统计学 差异，包括单样本t检验、配对样 本t检验和独立样本t检验。
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巧妙的学好医学统计学作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。
大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。
《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。
本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。
这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。
接下来我们开始轻松愉快的学习过程。
一、均数与标准差【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。
举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。
我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。
【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。
有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。
统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：X±S，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。
我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。
撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如：第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。
在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以X±S方式表示。
利用软件《临床医师统计学助手V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。
二、两样本均数差别T检验【例2】目的研究中药板兰根对“非典”疗效。
方法将36例“非典”患者随机分为治疗组19例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组17例，仅采用常规治疗。
结果治疗组平均退热时间3.28±1.51d；对照组平均退热时间5.65±1.96d，两组间对照差别有极显著意义（p＜0.01 ）结论中药板兰根对“非典”有显效疗效，实为国之瑰宝。
这是最常见的一种统计学数据处理类型，统计学述语叫做“两样本均数差别T检验”，说得通俗易懂一些，就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异，或者说，差异是否有意义。
我们平时的思维习惯是，数据的大小还用得着检验吗？这是小学生都会的问题。
可是别忘记了现在是在搞科研，科学方法看问题可不一定这么简单。
可能还没有说明白这个问题，下面举一个简单的例子。
我们的目的是得出这样一个结论：“北京出产的西瓜比上海出产的西瓜大”。
最可靠的方法是把所有北京的西瓜和上海的西瓜都测量重量，得到两个均数，然后比大小即可，可是智商正常的人并不会这样去做，通常的做法是，随机选一部分北京的西瓜和一部分上海的西瓜，先让这两部分西瓜比大小，然后推断到底那里的西瓜大。
这种方法是“窥一斑可见全豹”，统计学述语叫做“由样本推断总体”，事实上，我们所做的医学科研都是基于这种方法。
再回到上面的例子，假如我们有二种做法：A、随机选2个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选2个上海西瓜，平均重量是4.3±0.25kg；B、随机选1000个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选1000个上海西瓜，平均重量是4.3±0.25kg。
凭生活常识，由B推出“北京的西瓜比上海西瓜大”这个结论的把握性就非常的大，而A则基本上推不出这个结论。
现在，终于可以引出我们的主题了，统计学处理本质是考查由样本差异推断总体差异的把握性有多大，这种把握性在统计学上由P值表示。
如P＜0.05或P＜0.01，可以理解为由样本差异推断总体差异的把握性达95%或99%以上，两组数据差异有显著意义；如P＞0.05，可以理解为这种把握性在95%以下，两组数据差异没有显著意义。
上面所讲的实已为统计学之精髓，建议多看几遍，如果天生愚鲁，还是看不太懂，也没有关系，现在进一步“傻瓜化”，即所谓统计学处理，只要求得P值即可。
P＜0.05或P＜0.01，表示阳性结果，两组数据差异有显著意义；P>0.05，表示阴性结果，两组数据差异没有显著意义。
所以，统计学处理的中心任务是求P值。
下面讲解遇到【例2】这样的问题，如何求P值。
【例2】中一共有6个数据：第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2），就是根据这6个数据，先通过复杂计算，求出“T”值（如果没有想成为统计学专家，就不必去理解“T”是什么了，知道“T”是为了求“P”用的就可以了），求出“T”值后，再查“T界值表”，就知道“P值”了。
具体解法步骤如下：⑴通过计算（这里略去计算公式，可由软件求出），T=4.088⑵计算自由度：自由度=N1+N2-2=19+17-2=34（计算自由度是为了查T界值表用的，自由度即两组例数之和减去2，不要问我为什么不减去3或减去1这样的问题了。
）⑶查T界值表，对应自由度34，T0.05=2.032，T0.01=2.728,今T=4.088＞T0.01，即P ＜0.01,差别有高度显著意义。
T=4.088是如何求出的呢？我们再回到软件《临床医师统计学助手V3.0》，只要把第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2）这6个数据输入对应的框内，该软件就会利用预先存储的公式自动计算T值，并查T界值表，得到P值，如图：三、配对计量资料T检验【例3】目的研究音乐胎教对胎儿运动技能培养的效果。
方法10例28～32周孕妇，分别记录听音乐（水浒传主题曲）前每小时的胎动次数及听音乐后每小时的胎动次数，结果数据如表1所示，音乐胎教后胎动次数增多，差别有显著意义（p＜0.05 ）结论音乐胎教可增强胎儿运动技能，对培养我国运动天才有现实意义。
显然【例3】与【例2】有所不同，主要是【例3】两组间的数据可以前后配对的。
我们经常碰到这种情况，即同一个体做两次处理，如治疗前检测某一指标，治疗后再检测某一指标，而后做治疗前后配对比较，以判断疗效，正如【例3】。
这种情况如何进行统计学处理呢？同样也是先计算T值，然后按自由度（这时自由度=对子数-1，如本例自由度是9。
）查T 界值表，求得P值。
但是“配对T检验”计算T值的方法与“两样本均数T检验”有所不同，这里不再作介绍，由软件《临床医师统计学助手V3.0》自动完成即可，如下图。
本例T=2.47，自由度=10-1=9，查T界值表，对应自由度9，T0.05=2.26，T0.01=3.25,今T=2.47＞T0.05，即P＜0.05,差别有显著意义。
可能有人会问,【例3】的情况，也可以把胎教前视为对照组，求得平均胎动次数是：21.8±5.31，胎教后视为治疗组，求得平均胎动次数是：24.0±6.31，然后套用【例2】的方法，用“两样本均数T检验”行不行？这样虽无大错误，但是将会导致检验效率的下降，就是说，如果数据差异较大时，两种方法均可，如果数据差异较小时，用“配对T检验”会显示出差异有意义，而用“两样本均数T检验”时，可能差异无意义。
切记，非配对资料误用配对T检验，则是错误的。
四、计数资料卡方检验【例4】目的研究医患关系对重症病人死亡率的影响。
方法根据问卷调查对收住重症监护病房的病人分为“医患关系良好组”与“医患关系紧张组”，比较两组间的住院死亡率。
结果“医患关系良好组”25例，住院间死亡3例，死亡率13.6%，“医患关系紧张组”23例，住院间死亡9例，死亡率39.1%，两组间差别有显著意义（p＜0.05 ）结论医患关系紧张增加重症病人的住院死亡率，可能与医师害怕被病人告而治疗方案趋向保守有关。
【例4】又是一个非常常见的一种统计学数据处理类型。
【例4】中所提供的数据是“比例”，或百分数，与前面三个例子不同，前面三个例子所提供的数据则是直接在病人身上测量到的数据，如收缩压120±10.2mmHg、身高100±15.81cm等，我们把【例4】中的数据叫做计数资料，而【例1、2、3】中的数据叫做计量资料。
计数资料无法用X±S形式表示，只能用比例表示，如：死亡率13.6%、30例中显效10例（10/30）等。
显然，对于计数资料，再用T检是不适合了，必须用卡方检验。
卡方检验的步骤是：先求出X2（类似于T检验时先求T值）值，然后进行判断：⑴如果X2＜3.84，则P＞0.05；⑵如果X2＞3.84，则P＜0.05；⑶如果X2＞6.63，则P＜0.01。
解释一下，上面的两个数字“3.84”与“6.63”是查“X2界值表”得来的，只要记住即可。
所以，卡方检验的关键是求出X2值。
为了求出X2值，必须先介绍“四表格”概念。
“四表格”的形式如下，关键数据是a、b、c、d 四个数，X2值就是通过这四个数据计算出来的（这里仍不介绍公式，由软件计算。
）。
现将【例4】中的数据填入“四表格”即如下图。
当你学会了填“四表格”数据之后，就能利用软件《临床医师统计学助手V3.0》非常容易的进行卡方检验了，本软件提供与“四表格”完全相同的界面，把数据填写正确之后，就自动计算X2值并判断结果，【例4】X2=4.702＞3.84，故P＜0.05，如下图：在此说明一下，大家可能已注意到本软件中出现的“理论数（T）”，在此不解释“理论数（T）”是什么，只要记住，当例数（n）＜40或T＜1时，应采用“精确概率法”，这个方法太复杂，在此不作介绍。