在流行病学研究中，数据分析是至关重要的环节，它帮助研究人员理解疾病的发生、发展及分布规律。为了准确地分析数据，流行病学家会采用多种统计方法，根据研究目的和数据类型选择最合适的工具。

首先，描述性统计是最基础的数据处理方式之一，用于概括样本的基本特征，如计算平均值、中位数、标准差等指标来描述变量的集中趋势和离散程度。此外，频率分布表或图形（例如直方图）也常被用来直观展示数据分布情况。

其次，在探索两个及以上变量之间关系时，相关分析与回归模型是常用的方法。通过计算Pearson相关系数或者Spearman等级相关系数来评估两变量间的线性关联程度；而多元线性回归、逻辑回归等则可用于预测一个因变量如何受多个自变量的影响，并能估计各自变量对结果的独立贡献。

另外，生存分析在研究疾病发生率、死亡率等方面具有重要作用。Kaplan-Meier生存曲线可以直观地显示不同组别随时间变化的存活概率；Cox比例风险模型则能够同时考虑多个因素对生存期的影响，从而识别出哪些变量是重要的预后因子。

最后，当面对复杂的设计或数据结构时，如分层抽样、纵向研究等，则需要利用更高级的技术来进行恰当的统计推断。例如，混合效应模型适用于处理具有嵌套结构的数据；广义估计方程（GEE）可用于分析重复测量资料。

总之，在实际应用中，选择哪种统计方法取决于具体的研究问题和数据特点。正确合理地运用这些工具能够提高研究结果的有效性和可靠性。