如何根据医学论文中统计数据的类型选择一种或多种检查方法？
统计数据显著性检验方法的选择是医学论文中常见的问题，退稿的原因往往是显著性检验方法选择不当。如T检验、U检验、χ2检验等。，虽然各有各的适用范围和要求，但也有相似之处。作者可以根据统计数据的类型选择一种或几种检验方法。但是，当作者获得一组、两组或多组数据时，选择哪种显著性检验是非常重要的。不同的数据类型有不同的统计指标和统计检验方法，如表1所示。
在医学生物学研究中，很多指标服从正态分布(U分布)，但随着样本含量或自由度的增加，T分布、χ2分布、F分布趋于正态分布，如图1、图2所示。
中华创伤杂志第12卷第1 ~ 6期及其增刊(表2)中的文章所涉及的统计方法表明，正态分布是广泛而普遍的。
所以作者在获取数据的时候，应该先进行一个正常的测试？范数是标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。
当统计数据属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法是什么？根据其应用条件，一般可按表3选用。
显著性检验应用的主要注意点:(1)显著性检验前，要注意样本的代表性和可比性。(2)当检验结果接近显著性极限时，需要多方面考虑是否真的没有差异；或者观察病例数量不够，需要增加样本病例。测试公式使用不当，可以通过其他测试来确认。(3)多组样本比例的χ2检验表明差异显著，只能说明多组比例不同或不完全相同，而不能确定哪个比例不同。需要进一步的显著性检验才能知道两个样本的比例是否相同。
表1不同数据的统计指标与一般检验方法的关系。
数据类型统计指标的统计试验方法
测量数据均值、标准差T检验、f检验等。
计数数据率、构成比χ2检验等。
半定量数据率，构成比秩和检验，Ridit分析
表2中华创伤杂志第12卷第1 ~ 6期，
补编中显著性检验方法的使用频率
测试方法应用次数测试方法应用次数
t检验27线性相关和回归分析5
χ2检验16拟合线性回归1。
f检验24相关性分析6
q检验2非参数统计4
u测试1不表示方法6。
表3常用显著性检验方法的选择
统计数据比较型显著性检验
小样本均值和总体均值比较的t检验
小样本均值比较T检验，f检验
两个或多个大样本平均值
总体均值u检验和t检验的比较
大样本均值u检验和t检验的比较
成对测量数据成对t检验
两种比率的比较U检验和χ2检验
多抽样率比较χ2检验
计数数据两个属性的配对
相关分析及其差异比较χ2检验