医学统计学当中用星号表示的一般是χ2检验。
医学统计学当中用星号表示的一般是χ2检验，其中χ2检验是反应变量和分组变量都为二分类变量或多分类（无序）变量时，两变量间关系的分析方法。
所谓等级资料是将观察单位按某个指标量的大小分成等级或按某种属性的不同程度分成等级后分组计数。同学们要明白其中分类汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。
医学论文统计方法之X2检验
医学论文中计数资料最常用的统计方法为X2检验，计量资料最常用的统计方法为t检验。值得注意的是，各种假设检验方法均有其适用条件，应根据资料特点来选用最适当的方法，避免统计方法选择与使用不当。
同学们要注意的是必要时，研究设计阶段也应该有统计专业的人员参与，从最源头进行控制和修正，以免降低研究的水平，以至于造成整个研究的失败。
(一)计算χ2值时，必须用绝对数，而不能用相对数，因为χ2值的大小与频数大小有关。 (二)当自由度为1时，需考虑进行连续性校正，当求出的χ2值略大于3.84时，校正更为必要。因为往往会改变原来的结论。来源：
(三)多组资料进行χ2检验时，如理论频数小于5的个数占全部理论频数个数的五分之一以上时，要进行适当的并组，但应注意，要并得合理，若比较几个等级资料相差是否显著时，用ridit分析法或秩和检验为好。来源：
(四)假设检验的结论，只提示两样本从同一总体中抽得的概率。当两种疗法的病死率相差显著时，并不证明某疗法疗效差，只是说两样本从同一总体抽得的概率小，因此可能两样本来自不同的总体，差别有意义。当相差不显著时，并不证明两疗法疗效相同，只是说两样本来自同一总体的可能性大，因此，作出有判别的结论，数据不足，至于有、无差别的理由，要从专业上加以探讨：差别的大小，要根据医学上的实际意义来评论。来源：
(五)进行假设检验的资料应合乎随机抽样原则，且各组除处理因素不同外，其他条件应尽量控制其相同。下结论时，不能绝对化，因为显著性界限是人为规定的，相对的。即使是根据p<0.01作出的结论，仍有1%错误的可能。当检验结果与显著性界限很接近时，可加大样本继续观察，不要急于下结论。来源：
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统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。
医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。
在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。
故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(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。
当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。
显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。
表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系
资料类型 统计指标 统计检验方法
计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等
计数资料 率、构成比 χ2检验等
半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析
表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、
增刊显著性检验方法使用频数
检验方法 应用次数 检验方法 应用次数
t检验 27 直线相关与回归分析 5
χ2检验 16 拟合线性回归 1
F检验 24 相关分析 6
Q检验 2 非参数统计 4
u检验 1 未注明方法 6
表3 常用显著性检验方法的选择
统计资料比较类型 显著性检验
小样本均数与总体均数相比较 t检验
小样本均数相比较 t检验、F检验
两个或多个大样本均数与
总体均数相比较 u检验、t检验
大样本均数相比较 u检验、t检验
配对计量资料 配对t检验
两个率的比较 u检验、χ2检验
多个样本率的的比较 χ2检验
配对计数资料两种属性的
相关分析及其差别的比较 χ2检验
