在口腔疾病的研究中，常用的统计方法主要包括描述性统计、推断性统计和预测模型等。具体来说：
1. 描述性统计：用于概括数据的基本特征，如平均数、标准差、频数分布、百分比等。这些指标有助于研究人员了解研究对象的基本情况。
2. 卡方检验：适用于分类变量的分析，可以用来比较两组或多组之间的比例差异是否具有统计学意义。例如，在研究不同年龄段人群口腔疾病发生率是否存在显著性差异时，常会用到卡方检验。
3. t检验和ANOVA（方差分析）：用于连续型数据的组间对比。t检验主要用于两组样本均值的比较；而当需要同时比较三个或以上独立样本时，则使用ANOVA方法。这类统计技术可以帮助研究者判断不同治疗方案的效果是否存在显著差异。
4. 相关性和回归分析：通过计算相关系数来评估变量间的关联程度，并构建回归模型预测因变量的变化趋势。例如，可以利用线性回归分析探究年龄与牙周病严重程度之间的关系；或者使用逻辑回归分析探讨吸烟是否为口腔癌的独立危险因素。
5. 生存分析：对于研究疾病的发生发展过程及预后情况非常有用，特别是当涉及到时间相关的问题时（如患者从诊断到康复或死亡的时间）。生存分析能够处理删失数据，并提供关于风险比的信息。
6. 聚类分析和主成分分析等多变量统计方法：用于探索复杂数据集中的模式与结构，减少维度的同时保留重要信息。这些技术对于发现潜在的风险因素、制定个性化治疗计划等方面具有重要作用。

以上就是口腔疾病研究中较为常见的几种统计方法，实际应用时应根据具体的研究目的选择合适的统计手段。