在流行病学研究中，数据的准确性和可靠性至关重要。因此，在进行资料分析时，研究人员会采用多种统计学方法来确保结果的有效性。以下是几种常用的统计学方法：

首先，描述性统计是最基础也是最常用的方法之一，它主要用于概括和展示数据的基本特征，比如计算平均数、中位数、标准差等指标，以及制作频数分布表或图表。

其次，在探索变量之间的关系时，相关分析可以用来衡量两个或多个变量间是否存在关联及其强度。而回归分析则进一步探讨了这些变量间的因果关系，包括线性回归、逻辑回归等多种类型。

第三，当研究设计为病例对照研究或者队列研究时，比值比（Odds Ratio, OR）和相对风险率（Relative Risk, RR）是评估暴露因素与疾病发生之间关联强度的重要指标。此外，在计算这些比率的同时，通常还会报告95%置信区间来估计结果的不确定性。

第四，生存分析适用于研究某一事件的发生时间，如患者从诊断到死亡的时间。Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型是该领域最常用的两种工具。

最后，多变量分析方法，如多元线性回归、Logistic回归等，能够同时考虑多个自变量对因变量的影响，从而更全面地理解研究问题。

这些统计学方法各有特点，在实际应用中需要根据具体的研究目的和数据类型选择合适的方法。正确运用统计技术不仅有助于提高研究结果的科学性和可信度，还能为公共卫生决策提供有力支持。