在预防医学中，常用的数值变量统计推断方法主要包括以下几种：
1. t检验：主要用于比较两组数据均值之间的差异是否具有统计学意义。根据研究设计的不同，t检验又可以分为配对t检验和独立样本t检验。
2. 方差分析（ANOVA）：当需要比较三组或以上数据的均值时，通常使用方差分析来确定这些均值之间是否存在显著性差异。如果方差分析的结果显示存在显著差异，则可能还需要进行事后检验以进一步明确哪些具体的组间差异是统计学上显著的。
3. 相关分析：用于探讨两个连续变量之间的线性关系强度及方向，常用的指标有皮尔逊相关系数等。
4. 回归分析：可以用来评估一个或多个自变量对因变量的影响程度。常见的回归模型包括简单线性回归、多元线性回归以及逻辑回归等。
5. 非参数检验：当数据不满足正态分布或其他假设条件时，可以选择使用非参数方法来进行统计推断，如Mann-Whitney U检验（用于比较两独立样本）、Kruskal-Wallis H检验（用于比较三组或以上独立样本）等。
这些方法在实际应用中需要根据研究目的、数据类型及分布特征等因素综合考虑选择合适的分析策略。
1. t检验：主要用于比较两组数据均值之间的差异是否具有统计学意义。根据研究设计的不同，t检验又可以分为配对t检验和独立样本t检验。
2. 方差分析（ANOVA）：当需要比较三组或以上数据的均值时，通常使用方差分析来确定这些均值之间是否存在显著性差异。如果方差分析的结果显示存在显著差异，则可能还需要进行事后检验以进一步明确哪些具体的组间差异是统计学上显著的。
3. 相关分析：用于探讨两个连续变量之间的线性关系强度及方向，常用的指标有皮尔逊相关系数等。
4. 回归分析：可以用来评估一个或多个自变量对因变量的影响程度。常见的回归模型包括简单线性回归、多元线性回归以及逻辑回归等。
5. 非参数检验：当数据不满足正态分布或其他假设条件时，可以选择使用非参数方法来进行统计推断，如Mann-Whitney U检验（用于比较两独立样本）、Kruskal-Wallis H检验（用于比较三组或以上独立样本）等。
这些方法在实际应用中需要根据研究目的、数据类型及分布特征等因素综合考虑选择合适的分析策略。
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