常用的医学统计方法有很多，以下为你详细介绍：

描述性统计方法是基础，它用于描述数据的基本特征。对于计量资料，我们会计算平均数、中位数、标准差等指标。平均数反映了数据的平均水平；中位数则是将数据按大小顺序排列后位于中间位置的数值，在数据存在极端值时，中位数能更合理地代表数据的集中趋势；标准差用于衡量数据的离散程度。对于计数资料，常用率、构成比等指标进行描述。率表示在一定条件下某现象实际发生的例数与可能发生该现象的总例数之比，能反映某种现象发生的频率；构成比则说明某一事物内部各组成部分所占的比重。

推断性统计方法在医学研究中也极为重要。参数估计是其中一种，它又分为点估计和区间估计。点估计是用样本统计量直接作为总体参数的估计值；区间估计则是按一定的概率（如95%）估计总体参数所在的范围，这样能更准确地反映总体参数的可能取值。

假设检验也是常用的推断性统计方法。t检验常用于两组计量资料的比较，包括单样本t检验、配对t检验和两独立样本t检验。单样本t检验用于比较样本均数与已知总体均数是否有差异；配对t检验适用于配对设计的计量资料；两独立样本t检验则用于比较两个独立样本的均数。方差分析用于多个样本均数的比较，它可以分析多个因素对观测指标的影响。卡方检验主要用于计数资料的分析，如比较两个或多个样本率或构成比之间的差异，还可用于检验两个分类变量之间是否存在关联。

非参数检验也是重要的统计方法。当资料不满足参数检验的条件时，如数据分布不服从正态分布，就可以使用非参数检验，如秩和检验，它对总体分布的要求不严格，适用范围更广。

此外，还有回归分析方法，包括线性回归、Logistic回归等。线性回归用于研究两个或多个变量之间的线性关系，可通过自变量的值来预测因变量的值；Logistic回归则常用于分析二分类或多分类的结局变量与多个危险因素之间的关系，在疾病的危险因素分析等方面应用广泛。生存分析也是医学研究中常用的方法，它主要用于分析随访资料中事件发生