本文转载自微信公众号“小白学统计”，感谢作者授权。

统计分析方法有很多，从简单的组间比较到复杂的各种模型，如果你感兴趣，有众多的统计方法足够你徜徉在统计学的海洋之中。当然，统计学方法的误用也不在少数，国内的医学杂志中，毫不夸张地说，几乎每一本杂志总能找出一些统计学上的错误。

对于非统计学专业人士，专门去学各种复杂的方法确实有点过于为难，而且从杂志中的错误来看，绝大多数的错误其实都是最基础的错误，为什么呢？我个人觉得，可能是因为复杂方法非统计专业人士不会用，只能去请教统计学家，反而不容易出错。越是简单的方法，可能大家都想干脆自己做算了，结果反而漏洞百出。

所以本文主要是用一张图来介绍一下，对于定量资料，如何选择组间比较方法。这里要明确两个问题：一是针对的是定量资料，二是针对组间比较。

什么是定量资料？这个问题可能过于简单，不过还是先说一下。定量资料有很多特征，起码可以有单位，比如身高，你知道单位是cm或m。而对于性别，你想象不出它的单位是什么，因为它只能有男和女。

定量资料可以分为连续资料和离散资料，连续资料，顾名思义，就是数值连绵不断，想象一下在一个坐标轴上，你可以从负无穷到正无穷取任意值，可以有小数点。

而离散资料是只能取整数，比如红细胞计数，单位是个。当然如果你指定不同单位，有时看起来离散资料好像也可以取小数点。比如3.5X1012，单位太大，所以前面的数值可以带小数点，但如果单位是个，那前面数值肯定不是小数点。

什么是组间比较？我们都知道看，数据分析的目的有很多，你可以探索多个变量的关系，可以看不同组的差异比较，可以看如何对数据进行分类，等等。组间比较是一种比较简单的思想，就是你采用相应的设计方法（如完全随机设计），把人群分为两组或多组，比较各组之间的均值或率有没有统计学差异。涉及的因素很简单，就是一个组别因素。所以，对于这类研究目的，选择方法的时候，只要稍微注意下，一般不会选择错误。但现实的问题是，很多人都不注意细节，所以反而容易出错。

下面就是关于组间比较的常用统计方法选择的图示，根据这一图示，可以比较容易选择相应的统计分析方法。