在預(yù)防醫(yī)學(xué)中，當(dāng)需要探討兩個分類變量之間的關(guān)系時，可以采用統(tǒng)計學(xué)方法來量化它們之間的關(guān)聯(lián)程度。常見的分析方法包括卡方檢驗（Chi-square test）、Fisher精確檢驗以及計算相對風(fēng)險比或優(yōu)勢比等。
1. 卡方檢驗：這是最常用的方法之一，用于檢測兩個分類變量之間是否存在顯著性的相關(guān)性。它通過比較實際觀察頻數(shù)與理論期望頻數(shù)之間的差異來判斷兩變量是否獨立。如果卡方值較大且P值小于預(yù)設(shè)的顯著水平（如0.05），則認(rèn)為這兩個變量間存在統(tǒng)計學(xué)意義上的關(guān)聯(lián)。
2. Fisher精確檢驗：當(dāng)樣本量較小或者某些單元格中的預(yù)期頻數(shù)低于5時，使用傳統(tǒng)的卡方檢驗可能會導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。此時可以考慮采用Fisher精確檢驗來評估兩分類變量間的獨立性問題。
3. 相對風(fēng)險比（RR）和優(yōu)勢比（OR）：這兩種指標(biāo)主要用于描述暴露因素與疾病發(fā)生之間的關(guān)系強度。相對風(fēng)險比適用于隊列研究，表示暴露組發(fā)病概率是非暴露組的多少倍；而優(yōu)勢比則多用于病例對照研究中，反映病例組相對于對照組具有某種特征的概率大小。

在實際操作過程中，還需要注意數(shù)據(jù)收集的質(zhì)量控制、樣本代表性以及正確解讀統(tǒng)計結(jié)果等方面的問題。同時，在報告研究發(fā)現(xiàn)時，應(yīng)綜合考慮效應(yīng)量、置信區(qū)間等因素，并結(jié)合臨床意義給出合理的解釋和建議。