社区
护理研究中常用的数据分析方法主要包括描述性统计、推断性统计和一些特定的高级统计技术。下面我来详细说明一下：
1. 描述性统计：这是数据分析中最基本的方法，主要用于概括数据的基本特征。比如计算平均数、中位数、众数等集中趋势指标；标准差、方差等离散程度指标。描述性统计可以帮助研究者了解社区
护理服务的使用情况、居民健康状况的基本概况。
2. 推断性统计：当需要从样本数据推断总体特征时，会用到推断性统计方法。常见的有假设检验（如t检验、卡方检验）、相关分析和回归分析等。这些方法可以帮助研究者判断社区
护理干预措施的效果是否具有统计学意义，以及不同变量之间的关系。
3. 高级统计技术：随着研究复杂度的增加，可能需要采用更为复杂的统计模型来处理数据。例如结构方程模型可以用来探究多个因素之间复杂的因果关系；聚类分析可用于识别患者群体中不同的子群；生存分析则适用于评估某种
护理干预措施对延长生命或改善生活质量的效果。
选择合适的数据分析方法应基于研究目的、研究设计以及所收集到的具体数据类型和质量。在实际操作过程中，建议咨询统计学专家以确保采用最恰当的方法进行数据分析。
