在选择最优医学统计方法时，需要综合考虑研究目的、数据类型、数据分布、样本量大小以及实验设计等因素。以下是一些具体的步骤和建议：
一、明确研究目的和数据类型
研究目的：首先明确研究是描述性的还是推论性的。描述性统计分析用于描述数据的基本特征和形态，如中心趋势、分散程度和分布形状；推论性统计分析则用于从样本数据中推断总体特征或比较不同组之间的差异。
数据类型：
计量资料：具有数值大小的数据，如身高、体重、血压等。
计数资料：将全体观察单位按照某种性质或特征分组，清点各组观察单位个数所得到的资料，如性别、血型等。
等级资料：介于计量资料和计数资料之间的一种资料，如疾病的严重程度分级。
二、分析数据分布和样本量
数据分布：检查数据是否服从正态分布。大样本数据或残差服从正态分布时，许多参数检验方法（如t检验、方差分析）更为适用。小样本数据或数据呈偏态分布时，可能需要采用非参数检验方法（如Wilcoxon秩和检验）。
样本量大小：样本量大小会影响统计方法的选择和检验效能。一般来说，大样本数据可以提供更高的统计检验效能。
三、选择合适的统计方法
两组或多组计量数据的比较：
大样本数据或服从正态分布，且方差齐性时，可采用完全随机的方差分析。若方差分析有统计学意义，可进一步采用LSD检验、Bonferroni检验等进行两两比较。
方差不齐或数据呈偏态分布时，可采用Kruskal-Wallis H检验。若有统计学意义，可进一步采用成组的Wilcoxon秩和检验（但需用Bonferroni方法校正P值）进行两两比较。
大样本数据或服从正态分布的小样本数据，且方差齐性时，可采用成组t检验。
方差不齐时，可采用t’检验或Wilcoxon秩和检验。
小样本且数据呈偏态分布时，采用Wilcoxon秩和检验。
两组数据：
多组数据：
分类数据的统计分析：
根据列变量和行变量的性质（有序多分类变量或无序多分类变量），选择合适的统计方法，如CMH χ²检验、Spearman相关分析等。
根据样本量和理论数的大小，选择合适的χ²检验或Fisher’s确切概率法检验。
二分类数据，大样本时可用U检验。
多分类数据，可用Pearson χ²检验（又称拟合优度检验）。
单样本数据与总体比较：
四格表数据：
R×C表数据的统计分析：
特殊统计方法：
直线回归和多重线性回归：当应变量为连续型变量，自变量可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量时，可采用线性回归分析方法。
Logistic回归：当应变量为二分类变量时，可采用Logistic回归分析方法。
四、注意事项
在选择统计方法时，务必注意其应用条件和假设前提，如正态分布、方差齐性等。
对于复杂的研究设计或特殊数据类型，可能需要采用更高级的统计方法或咨询统计专家。
统计方法的选择应在研究设计阶段就予以明确，并在研究过程中严格执行，以确保研究结果的准确性和可靠性。
综上所述，选择最优医学统计方法需要综合考虑多个因素，并在研究过程中灵活运用各种统计方法以满足研究需求。