研究者想判断两个变量之间的关系，同时用其中一个变量（久坐时间）预测另一个变量（胆固醇浓度），计算其中一个变量（久坐时间）对另一个变量（胆固醇浓度）变异的解释程度。针对这种情况，可以使用简单线性回归分析，但需要考虑7个假设。

某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果，将70名肺癌患者随机分为两组，分别采用该新药和常规药物进行治疗，观察两组肺癌患者的生存情况，共随访2年。研究以死亡为结局，两种治疗方式为主要研究因素，同时考虑调整年龄和性别的影响，比较两种疗法对肺癌患者生存

研究者想知道某工作岗位不同性别收入水平是否相同。由于一般情况下收入水平不服从正态分布（仅为模拟数据，实际使用时需要专业判断或结合正态性检验结果），因此可以使用Mann-Whitney U检验。

研究者想根据一些变量（age、weight、heart_rate和gender）预测另一个变量（VO2 max）。针对这种情况，可以使用多重线性回归分析，但需要先满足8项假设。

某研究人员拟比较接受三种不同药物治疗的肺癌患者的1年生存情况。进行Fisher精确检验（2×C）也需要满足4项假设。

对于两因素重复测量的数据，可以使用Two-way Repeated Measures Anova进行分析，但需要考虑6个假设。

研究者想分析不同group间的Index得分差异，可以采用单因素方差分析。单因素方差分析适用于2种类型的研究设计：1）判断3个及以上独立的组间均数是否存在差异（也可以是2组，此时等同于成组t检验）；2）判断前后变化的差值是否存在差异。使用单

当自变量之间的关系较为复杂，对于变量的取舍不易把握时，我们还可以利用逐步回归的方法进行变量筛选，以解决自变量多重共线性的问题。逐步回归法从共线性的自变量中筛选出对因变量影响较为显著的若干个变量，把对因变量贡献不大的自变量排除在模型之外。

研究者拟分析两组数据均值是否有差异，即判断男生和女生的成绩是否有差异。针对这种情况，我们可以使用独立样本t检验，但需要先满足6项假设。