在醫(yī)學(xué)研究中，常用的統(tǒng)計(jì)方法主要包括描述性統(tǒng)計(jì)分析、推斷性統(tǒng)計(jì)分析兩大類。具體來(lái)說(shuō)：
1. 描述性統(tǒng)計(jì)：這是最基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)方法，主要用于對(duì)數(shù)據(jù)的基本特征進(jìn)行描述，如計(jì)算平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)來(lái)反映樣本或總體的主要特性。
2. 頻數(shù)分布表和圖：通過(guò)制作頻數(shù)分布表或者直方圖等形式展示不同變量取值出現(xiàn)的次數(shù)及比例情況，幫助研究者直觀地了解數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)。
3. 相關(guān)性分析：用于考察兩個(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng)度與方向。例如皮爾遜相關(guān)系數(shù)可以衡量線性相關(guān)的程度；斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)適用于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)集等。
4. 回歸分析：包括簡(jiǎn)單線性回歸、多元線性回歸、Logistic回歸等多種類型，主要用于探討一個(gè)因變量（結(jié)果）與其他自變量之間的關(guān)系，并嘗試建立預(yù)測(cè)模型。
5. 生存分析：特別適合于研究疾病發(fā)生發(fā)展過(guò)程中的時(shí)間因素影響。常見(jiàn)的生存分析方法有Kaplan-Meier法、Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型等。
6. 方差分析（ANOVA）: 當(dāng)需要比較三組及以上獨(dú)立樣本的均值差異時(shí)，可以采用方差分析來(lái)判斷這些樣本是否來(lái)自同一總體或其分布是否存在顯著性差異。
7. 卡方檢驗(yàn)：用于評(píng)估分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)或者獨(dú)立性的假設(shè)檢驗(yàn)方法。
8. 非參數(shù)檢驗(yàn)：當(dāng)數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布等前提條件時(shí)，可以選擇使用非參數(shù)檢驗(yàn)如秩和檢驗(yàn)、符號(hào)秩檢驗(yàn)等替代傳統(tǒng)的t檢驗(yàn)或ANOVA。

以上這些統(tǒng)計(jì)方法在醫(yī)學(xué)研究中應(yīng)用廣泛，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)于保證研究結(jié)果的科學(xué)性和可靠性至關(guān)重要。