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该资料是按中西药疗效（有效、无效）分类的二分类资料，即计数资料。 随机抽取200例慢性气管炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案。 该医师统计方法不正确。因为成组t检验用于推断两个总体均数有无差别，适用于正态或近似正态分布、方差齐性的计量资料，不能用于计数资料的比较。另外，该医师进行了计量资料的转换，虽然思路正确，但1和0的分布不呈正态分布，两组方差也不齐（F=25.105，P<0.001），不能用t检验。 该资料的目的是通过比较两样本率来推断它们分别代表的两个总体率有无差别，应用方差分析。 该资料的目的是通过比较两样本率来推断它们分别代表的两个总体率有无差别，应用四格表资料的卡方检验检验（chi-squaretest）。
该资料为完全随机设计方案。 欲比较两组的疗效是否有差别，其比较的结局变量（分析变量）是等级资料，为单向有序分类资料。 用χ2检验不妥，因为如果对其中的两列不同疗效的数值进行调换， χ2值不会有变化，但秩和检验与Ridit分析统计量有变化。 所以该资料应该采用利用等级信息较好的秩和检验或 Ridit分析。 经秩和检验，结果为 z= -2.682，P=0.007，差异有统计学意义。该结论与上述结论相反。
该资料包含血脂蛋白 A与糖尿病足溃疡程度两个变量， 一个属于计量资料， 一个属于等级资料。 该医师处理方法不正确，因为糖尿病足溃疡程度为等级资料，不服从正态分布，因此，不能用Pearson直线相关分析。 该资料应选用参数统计方法，可采用 t检验来分析两者的关系。 该资料应选用非参数统计方法，可采用直线相关与回归来分析两者的关系。 该资料应选用非参数统计方法， 可采用Spearman的等级相关（Spearman’s rank correlation）来分析两者的关系。
该资料包含血脂蛋白 A与糖尿病足溃疡程度两个变量， 一个属于计量资料， 一个属于等级资料。 该医师处理方法不正确，因为糖尿病足溃疡程度为等级资料，不服从正态分布，因此，不能用Pearson直线相关分析。 该资料应选用参数统计方法，可采用 t检验来分析两者的关系。 该资料应选用非参数统计方法，可采用直线相关与回归来分析两者的关系。 该资料应选用非参数统计方法， 可采用Spearman的等级相关（Spearman’s rank correlation）来分析两者的关系。
该资料包含血脂蛋白 A与糖尿病足溃疡程度两个变量， 一个属于计量资料， 一个属于等级资料。 该医师处理方法不正确，因为糖尿病足溃疡程度为等级资料，不服从正态分布，因此，不能用Pearson直线相关分析。 该资料应选用参数统计方法，可采用 t检验来分析两者的关系。 该资料应选用非参数统计方法，可采用直线相关与回归来分析两者的关系。 该资料应选用非参数统计方法， 可采用Spearman的等级相关（Spearman’s rank correlation）来分析两者的关系。该资料应选用非参数统计方法，可采用 Spearman的等级相关（Spearman’s rank correlation）来分析两者的关系。
该资料包含环境噪音强度与居民失眠患病率两个变量， 1个属于计量资料， 1个属于等级资料。 该医师处理方法正确，因为居民失眠患病率可以看成计量资料，可以用 Pearson直线相关分析，结论是正确的。 该医师处理方法不正确，因为环境噪音强度为等级资料，不服从正态分布，因此，不能用Pearson直线相关分析。 该资料应选用参数统计方法，可采用直线相关与回归来分析两者的关系。 该资料应选用非参数统计方法， 可采用Spearman的等级相关（Spearman’s rank correlation）来分析两者的关系。
该资料为计量资料。 该医师统计方法不正确。尿铅资料通常为偏态分布资料，从本例的资料也可看出变异较大，故不能用 t检验处理。 当资料分布为非正态分布，或总体分布无法确定，应用非参数检验方法。 本例可选用 χ2检验，目的是推断两个总体率是否相同。 本例可选用 Wilcoxon符号秩和检验，目的是推断与已知总体中位数的差值是否来自中位数为零的总体。
该资料包含环境噪音强度与居民失眠患病率两个变量， 1个属于计量资料， 1个属于等级资料。 该医师处理方法正确，因为居民失眠患病率可以看成计量资料，可以用 Pearson直线相关分析，结论是正确的。 该医师处理方法不正确，因为环境噪音强度为等级资料，不服从正态分布，因此，不能用Pearson直线相关分析。 该资料应选用非参数统计方法，可采用直线相关与回归来分析两者的关系。 该资料应选用非参数统计方法， 可采用Spearman的等级相关（Spearman’s rank correlation）来分析两者的关系。
该资料为计量资料。 该医师统计方法不正确。尿铅资料通常为偏态分布资料，从本例的资料也可看出变异较大，故不能用 t检验处理。 当资料分布为非正态分布，或总体分布无法确定，应用非参数检验方法。 本例可选用 χ2检验，目的是推断两个总体率是否相同。 本例可选用 Wilcoxon符号秩和检验，目的是推断与已知总体中位数的差值是否来自中位数为零的总体。
该资料是按两种方法测定结果（阳性、阴性）分类的计数资料。 该设计为同一受试对象接受两种不同的处理，属于自身配对设计方案。 该医师用完全随机设计资料的四格表 χ2检验分析配对设计资料，其统计表和统计方法均不正确。 比较甲乙两种方法测定结果的阳性率是否有差别，应采用行 ×列表χ2检验。 比较甲乙两种方法测定结果的阳性率是否有差别， 应采用配对 χ2检验（或McNemar检验）。
该资料为等级资料或有序分类资料。 该资料为完全随机设计方案。 欲比较两组的疗效是否有差别，其比较的结局变量（分析变量）是等级资料，为单向有序分类资料。用 χ2检验不妥，因为如果对其中的两列不同疗效的数值进行调换， χ2值不会有变化，但秩和检验统计量有变化。 该资料应该采用利用信息较好的 t检验或方差分析。 该资料应该采用利用等级信息较好的秩和检验或 Ridit分析。秩和检验
该资料属于随机区组设计的计量资料。 该医师统计方法不正确。该资料为百分率资料，不服从正态分布，不宜用随机区组设计的方差分析进行比较。 可采用变量转换成正态分布后用随机区组设计的方差分析。 可采用非参数检验的 Kruskal-Wallis多组样本比较的秩和检验进行分析。 可采用非参数检验的 Friedman M检验对随机区组设计资料进行比较，目的是推断各处理组样本分别代表的总体分布是否不同。
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