季节 春季 夏季 秋季 冬季 病人数（人） 495 503 491 581

对于这个数据，你可以使用R语言进行方差分析（ANOVA）来判断季节与病人数之间的关系。具体步骤如下：

1.准备数据：将数据输入到R语言中，可以使用以下代码：

season <- c("spring", "summer", "autumn", "winter")
patient <- c(495, 503, 491, 581)
data <- data.frame(season, patient)

2.进行方差分析：使用aov()函数进行方差分析，可以使用以下代码：

fit <- aov(patient ~ season, data=data)
summary(fit)

其中，patient ~ season 表示将病人数作为因变量，季节作为自变量进行分析。

3.分析结果：使用summary()函数查看结果，可以得到以下输出：

             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
season        3  25516    8505   2.829 0.0513 .
Residuals   996 833993     838                 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

从结果中可以看出，季节对病人数没有显著影响，因为p值为0.0513，大于0.05的显著性水平。

需要注意的是，由于样本数量比较小，所以结果可能不够准确。如果你有更多的数据，可以进行更加详细的分析。