在基本的统计分析过程中，选择合适的统计学方法，已经是成功了一半。那么面对得到数据，我们该如何去选择合适的统计方法呢？
区分数据属性
最简单而重要的方法，首先是对数据的属性进行判断，是计量资料（年龄多少岁，血压多少帕斯卡，身高多少cm）；还是计数资料（有多少个人，多少个国家，多少个民族）。
A 计量资料
对于计量资料，是采用非参数检验还是参数检验呢？如果数据不满足正态性、方差齐性等，可以用非参数检验；当不在乎数据是否符合正态分布，也可以直接利用非参数检验，只是非参数检验的效能相比于参数检验低，犯I类错误的概率可能会高。
当计量资料为单独一组时，采用单样本t检验或单样本秩和检验（Wilcoxon）；
当两组样本为独立样本进行比较时，采用两组独立样本t检验或两组独立样本秩和检验（Mann-Whitney）；
当两组样本为相关样本时，采用配对样本t检验或配对样本秩和检验（Wilcoxon）；
当计量资料超过2组（3组或3组以上），采用方差分析或多组独立样本秩和检验（Kruskal-Wallis）。
B 计数资料
计数资料主要以列联表形式存在，所以对计数资料的分析，首要任务是对行、列变量属性的判断。
当行变量、列变量均为无序变量时，采用卡方检验；
当行变量或列变量为有序变量时，采用秩和检验；
当行变量、列变量均为有序变量时，可采用Spearman相关性分析量变量之间的秩相关；若是评判两种方法或处理手段的一致性，可采用Kappa分析。
将上面的长篇废话转化成图表，思路是不是更清晰了呢？
转自’医学统计园’。
