1. Cochran-Mantel-Haenszel检验的基本概念

Cochran-Mantel-Haenszel（CMP）检验是一种常用的统计方法，用于分析两个二分类变量之间的关联性。它在医学研究、流行病学调查和生物统计学中被广泛应用。CMP检验适用于控制一个或多个混杂变量时，判断两个二分类变量是否存在关联。

CMP检验的基本思想是通过比较每个分类变量中两个分类的比例，来确定两个分类变量的关系。这种方法的优势在于可以调整或控制其他可能产生混杂的变量，从而减少混杂因素的影响，得到更准确的结果。

2. CMP检验的应用场景

CMP检验适用于各种研究场景，特别是在医学和流行病学研究中常被用来评估两个二分类变量之间的关联性。例如，假设我们想研究某种疾病的发病率（二分类变量1）是否与吸烟习惯（二分类变量2）存在关联。在进行CMP检验时，我们可以同时考虑其他可能影响疾病发病率的因素，如年龄、性别等，以控制这些混杂变量的干扰。通过CMP检验可以得到一个调整后的比值比（adjusted odds ratio），从而判断吸烟习惯对该疾病发病率的影响是否显著。

3. CMP检验的步骤

进行CMP检验时，通常需要按照以下步骤进行：
1）收集数据：获取两个二分类变量的观察值，以及可能的混杂变量的数据。
2）选择合适的统计软件或编程语言进行CMP检验的实施。例如，可以使用R语言的“mantelhaen.test”函数进行CMP检验。
3）进行CMP检验：将观察值按分类变量进行交叉列联表格（contingency table）的形式呈现，并计算CMP统计量和显著性水平。CMP统计量反映了分类变量之间的关联程度。
4）解读结果：根据CMP统计量和显著性水平的结果，判断两个分类变量之间是否存在关联。若p值小于预设的显著性水平（通常是0.05），则可以认为两个变量之间存在显著关联。同时，还可以计算调整后的比值比，评估两个变量之间的关系强度。