在卫生统计学中，判断一组数据是否符合二项分布主要可以通过以下几个步骤来进行：

首先，了解二项分布的定义和特点。二项分布是在一系列独立重复试验（伯努利试验）中，成功次数的概率分布。其满足以下条件：1. 每次试验只有两个可能的结果，即“成功”或“失败”。2. 各次试验是相互独立的，即一次试验的结果不会影响其他试验的结果。3. 成功的概率在每次试验中保持不变。

其次，收集并整理数据。需要确保你所研究的数据集符合上述二项分布的基本假设。比如，在一项关于疫苗有效性的研究中，如果记录了接种后是否出现不良反应的情况（是/否），那么这就可以视为一个伯努利过程。

第三步，计算样本的期望值E和方差V。对于二项分布而言，其数学期望为np，方差为np(1-p)，其中n表示试验次数，p表示单次试验成功的概率。可以通过实际数据来估计这两个参数，并与理论值进行比较。

第四步，进行拟合优度检验。常用的方法有卡方检验（Chi-square test）和Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验等。这些统计方法可以帮助我们评估观察到的数据是否显著偏离二项分布的预期模式。

最后，根据上述步骤的结果做出判断。如果数据通过了拟合优度检验，并且满足二项分布的所有假设条件，那么可以认为这组数据符合二项分布。反之，则需要考虑其他可能的概率模型来描述该数据集的特征。

需要注意的是，在实际应用中，由于样本量、测量误差等因素的影响，即使理论上应该遵循某种概率分布的数据也可能表现出一定的偏离。因此，在判断数据是否符合特定分布时应综合考量多种因素，并结合专业知识进行合理解释。