在預(yù)防醫(yī)學(xué)中，常用的數(shù)值變量統(tǒng)計推斷方法主要包括以下幾種：
1. t檢驗(yàn)：主要用于比較兩組數(shù)據(jù)均值之間的差異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。根據(jù)研究設(shè)計的不同，t檢驗(yàn)又可以分為配對t檢驗(yàn)和獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。
2. 方差分析（ANOVA）：當(dāng)需要比較三組或以上數(shù)據(jù)的均值時，通常使用方差分析來確定這些均值之間是否存在顯著性差異。如果方差分析的結(jié)果顯示存在顯著差異，則可能還需要進(jìn)行事后檢驗(yàn)以進(jìn)一步明確哪些具體的組間差異是統(tǒng)計學(xué)上顯著的。
3. 相關(guān)分析：用于探討兩個連續(xù)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度及方向，常用的指標(biāo)有皮爾遜相關(guān)系數(shù)等。
4. 回歸分析：可以用來評估一個或多個自變量對因變量的影響程度。常見的回歸模型包括簡單線性回歸、多元線性回歸以及邏輯回歸等。
5. 非參數(shù)檢驗(yàn)：當(dāng)數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布或其他假設(shè)條件時，可以選擇使用非參數(shù)方法來進(jìn)行統(tǒng)計推斷，如Mann-Whitney U檢驗(yàn)（用于比較兩獨(dú)立樣本）、Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)（用于比較三組或以上獨(dú)立樣本）等。

這些方法在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)研究目的、數(shù)據(jù)類型及分布特征等因素綜合考慮選擇合適的分析策略。