1. 医学论文类型概述
从医学研究的角度出发，数据分析类型的医学论文主要包括机器学习研究、病例对照研究、队列研究、随机对照研究等多种类型。其中，后四种类型虽然应用相对较少，但本系统仍为前四种类型提供了统计设计思路及模板，以适应不同研究需求。
所提供的模板是基于各类研究最常见的情况而设计的，实际操作中可能存在多种变化。例如，病例对照研究、队列研究以及随机对照研究模板在特定场景下可以相互借鉴使用。近年来，也有结合多种研究方法的创新方案出现，如病例队列研究。总体而言，这些模板能够应对最常遇到的情况，尤其适合医学研究初学者使用。
2. 数据类型及其应用
2.1 数据类型
在医学研究中，主要涉及三种数据类型：分类数据、连续数据以及生存数据。
分类数据常用于表示是否患病（如患病、未患病）的情况。
连续数据则多用于记录如血压等数值型信息。
生存数据则关注复况以及复发所经历的时间。
在实际情况中，分类数据既可以采用2分类形式，也可以使用多分类形式，但建议初学者尽量使用2分类形式。
连续数据可以经过适当转换变为分类数据，而在分析和结局判定中，以2分类为主更加简便易懂。
2.2 分组、混淆因素与结局
2.2.1 分组策略
分组是医学研究中常用的统计方法之一，通常采用分类数据进行分组，以实现不同治疗或因素下的对比分析。其中，随机对照研究以治疗方案为分组依据；队列研究则根据因素（如治疗方案、检查结果、生活方式）进行分组；而病例对照研究则以是否得病为分组依据。
为确保研究的准确性和可靠性，建议分组设计为2分类形式。
2.2.2 混淆因素
除了主要研究对象外，研究中还包含其他可能影响结果的因素，这些因素被称为混淆因素。混淆因素可以是分类数据，也可以是连续数据。在临床研究中，连续数据（如检验结果）较为常见，且更容易设计统计策略。
2.2.3 结局设定
结局可以是连续性数据、分类数据或生存数据。在医学研究中，通常将结局设定为分类数据，特别是在以2分类数据为主的研究中。例如，阴性、阳性等分类形式的结局更便于进行统计策略的设计和分析。
3. 统计策略设计概述
统计设计方面主要包括四种情况：（单因素：单结局）、（单因素：多结局）、（多因素：单结局）、（多因素：多结局）。无论是哪种研究方法，都可以选择这四种统计策略中的一种或几种进行设计。本站提供了常见的统计分析模板以供参考。由于结局数据、分组数据以及混淆因素的数据类型不同，统计策略呈现多样性。本站所提供的模板是针对初学者常用的统计设计思路。