在临床研究中，分类资料是指那些可以被归类到有限类别中的数据。这类数据通常不具有连续性或数值意义，但可以通过计数来描述其分布情况。对于分类资料的统计描述方法主要包括以下几种：
1. 频数与频率：频数指的是每个类别出现的次数，而频率则是指某个类别在所有观察值中所占的比例。通过计算各组数据的频数和频率，可以直观地了解各类别数据的分布情况。
2. 比例比（Odds Ratio, OR）：比例比用于比较两个不同群体之间某一事件发生的几率之比。它特别适用于病例对照研究中的数据分析，能够反映暴露因素与疾病之间的关联强度。
3. 相对风险度（Relative Risk, RR）：相对风险是指在有某种特定条件下的患病率与无此条件时的患病率之比。RR通常用于队列研究中评估某因素是否增加或减少疾病的发病概率。
4. 卡方检验：卡方检验是一种常用的假设检验方法，主要用于判断两个分类变量之间是否存在显著性关联。通过计算观察频数和期望频数之间的差异来决定拒绝还是接受原假设。
5. 列联表分析：当研究涉及多个分类变量时，可以使用列联表来进行综合描述。列联表不仅能够展示每个类别的具体分布情况，还能进一步结合卡方检验等方法进行深入分析。
6. 等级资料的统计描述：对于有序分类数据（如病情严重程度），除了上述方法外，还可以采用中位数、百分位数等方式来表示其集中趋势；同时也可以利用等级相关系数（如Spearman秩相关）探讨变量间的关联性。

以上就是针对分类资料常见的几种统计描述方法。在实际应用过程中，应根据研究目的和数据特点选择合适的方法来进行分析。