医学论文，简而言之，是关于疾病研究或临床科研的。无论是探究某种疾病的致病原因，还是评估某种药物的实际疗效，都依赖于临床数据的分析。那么问题来了，如何才能准确地进行数据统计呢？

明确临床数据的类型至关重要，医学统计资料通常分为两大类：计数资料和计量资料。

(1)计数资料实际上就是定性资料或无序分类变量资料，它是把观察到的单位按照其性质或类别进行分组，随后统计每组中观察单位的数量，所获得的数据就是计数资料。例如，针对某种检查结果为阴性或阳性的情形，我们分别统计阳性和阴性结果的例数，这类数据并非连续的。

(2)计量资料指的是运用仪器、工具或其他定量方法，针对每个观察单位的某项标志展开测量，并将测量结果以数值大小的形式呈现出来的资料。这类资料通常带有度量衡或其他单位，比如身高（cm）、血压（mmHg）等，属于连续性数据。

当然，计数资料与计量资料之间能够相互转换，这完全取决于你论文的需求。例如，年龄原本属于计量资料，不过你可以按照<30岁、31 - 40岁、41 - 50岁、51 - 60岁、>60岁这几个年龄段进行分组，然后统计每个年龄段的人数。这样，计量资料就转变为计数资料了！

在开展数据分析之前，需先让数据进行一番“自我介绍”，也就是开展统计描述。对于分类数据，可运用比例或占比进行说明；而对于连续数据，则要先判定其是否符合正态分布。若符合正态分布，便采用平均数与标准差来描述；若存在些许偏差，那么就用中位数与四分位距进行描述。

不同类型的数据需要运用不同的统计方法来进行分析推断。谈及计量资料，t检验在医学数据研究中是最为常用且最为娴熟的假设检验方法。不过需要留意的是，t检验存在一个硬性条件，即待分析的数据必须符合正态分布，并且t检验的类型也需正确选择，否则就会徒劳无功！

例如，若想了解难产男娃出生时的平均体重与正常男娃是否存在差异，可采用单样本t检验；若要比较20例病毒性肝炎患者和25名健康人血清转铁蛋白含量是否有差别，可选择两个独立样本均数比较的t检验；若想探究新药和常规药降低血清总胆固醇的效果是否相同，则可使用配对t检验。

若要把数据划分为若干组，便需运用方差分析来进行处理。然而，方差分析有一定要求，需确保数据呈正态分布，且每组数据的方差大致相等，这便是方差齐性。这一方差齐性要求较为严苛，需要专门开展检验。

当数据无法满足 t 检验和方差分析的条件时，我们可采用非参数检验来解决问题。例如，参数检验里的配对 t 检验，在非参数检验中对应的是符号等级检验；若要对比两组之间的差异，Wilcoxon 秩和检验可发挥作用；对于随机区组的方差分析，则可用 M 检验（即 Friedman 法）替代。

对计数数据进行统计推断时，按照惯例通常采用卡方检验。不过需要留意一点，倘若仅对两组数据进行比较，那么就需要运用四格表卡方检验。但倘若数据量过少，理论值小于 5，尤其是总观察数不足 40 个，或者理论值小于 1，此时就需要改用精确检验法。倘若数据组别超过三组，那就得使用行×列表卡方检验。此时需要特别注意，不能让超过 15 个格子的理论频数小于 5，也不能让任何一个格子的理论数小于 1，否则分析结果就会出现偏差。

倘若理论数过小，不妨尝试以下方法来解决：

①增添一些样本，使理论频数更大！

②将那些数字数量过少的行和列删除。

③将那些理论数值过小的地方，无论其为行还是列，都与旁边性质相近的行或列的实际数值合并，如此重新计算得出的理论数值便会增大！

在对多个样本的率（或者构成比）进行比较检验时，若检验结果拒绝了原假设，仅能表明这些总体率（或构成比）总体上存在差异，但无法说明它们两两之间均存在差异，也不能确定哪两个之间存在差异。