列联表分析在分类变量研究中的作用主要是考察两个或多个分类变量之间的关系。它通过将数据按照不同类别进行交叉分组，形成一个二维或多维的表格，从而可以直观地观察到各变量间的分布情况和可能存在的关联性。
具体来说，列联表分析能够帮助我们：
1. 描述变量间的关系：通过查看不同类别的频数或比例，了解两个或多个分类变量之间是否存在某种模式或趋势。
2. 检验独立性假设：利用卡方检验等统计方法评估两组或多组分类数据是否相互独立。如果计算所得的P值小于预设显著水平（如0.05），则可以认为这些分类变量间存在统计学意义上的关联。
3. 估计效应大小：在确定了变量间的相关性后，还可以进一步通过相对风险、比值比等指标来衡量这种关系的程度和方向。
总之，在预防医学研究中，列联表分析是一种非常有用的工具，能够帮助研究人员探索疾病与潜在危险因素之间的联系，并为制定有效的干预措施提供依据。
具体来说，列联表分析能够帮助我们：
1. 描述变量间的关系：通过查看不同类别的频数或比例，了解两个或多个分类变量之间是否存在某种模式或趋势。
2. 检验独立性假设：利用卡方检验等统计方法评估两组或多组分类数据是否相互独立。如果计算所得的P值小于预设显著水平（如0.05），则可以认为这些分类变量间存在统计学意义上的关联。
3. 估计效应大小：在确定了变量间的相关性后，还可以进一步通过相对风险、比值比等指标来衡量这种关系的程度和方向。
总之，在预防医学研究中，列联表分析是一种非常有用的工具，能够帮助研究人员探索疾病与潜在危险因素之间的联系，并为制定有效的干预措施提供依据。
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