分类资料统计推断方法主要用于对分类变量的数据进行分析和推断，以评估不同组之间的差异是否具有统计学意义，常见的方法有以下几种。
首先是率的抽样误差与总体率的估计。从总体中随机抽取样本计算样本率，由于抽样的随机性，样本率与总体率之间会存在一定的差异，这就是率的抽样误差，其大小可以用率的标准误来衡量。总体率的估计包括点估计和区间估计。点估计是直接用样本率来估计总体率；区间估计则是按一定的可信度来估计总体率所在的范围，常用的方法有正态近似法和查表法，当样本含量n足够大，且样本率p和1 - p均不太小，如np和n(1 - p)均大于5时，可用正态近似法来估计总体率的可信区间。
其次是卡方检验。卡方检验是分类资料统计推断中非常重要的方法，用途广泛。四格表资料的卡方检验用于比较两个独立样本率或构成比之间的差异是否有统计学意义。例如，比较两种治疗方法的有效率。当样本量较小时，需要使用校正卡方检验或确切概率法。行×列表资料的卡方检验可用于多个样本率或构成比的比较，分析多个样本之间的差异情况。配对四格表资料的卡方检验用于配对设计的分类资料，如同一批对象治疗前后的情况比较等。通过计算卡方值，并与相应的界值比较，来判断差异是否具有统计学意义。
另外还有秩和检验。当分类资料不满足参数检验的条件时，秩和检验是一种有效的非参数检验方法。它不依赖于总体分布的具体形式，而是基于数据的秩次进行分析。例如，在比较两组有序分类资料时，可采用秩和检验来判断两组之间是否存在差异。
这些分类资料统计推断方法在医学研究、卫生管理等领域都有广泛的应用，研究者可以根据研究目的、资料类型和数据特点选择合适的方法进行分析。
