统计数据处理要点包含多个重要方面。

首先是数据收集阶段，这是基础且关键的一步。要确保数据来源的可靠性和准确性，比如在口腔医学研究中，收集患者的临床资料、检查结果等，需从正规的医疗机构获取，保证数据真实无偏差。同时，要明确收集数据的目的和范围，确定合适的样本量，避免样本过小导致结果缺乏代表性，或样本过大造成资源浪费。

数据录入时，要保证录入的准确性。可采用双人录入核对的方式，减少录入错误。录入后，需对数据进行初步的检查，查看是否存在明显的错误值、缺失值等。对于缺失值，要根据具体情况进行处理，如删除缺失值所在的记录、采用均值法等进行插补。

数据的整理也很重要。要对数据进行分类和编码，将不同类型的数据进行合理归类，方便后续的分析。例如，将患者的性别、年龄、疾病类型等进行分类编码。同时，要建立清晰的数据结构和数据库，便于数据的存储和管理。

数据分析是核心环节。要根据研究目的选择合适的统计方法，如描述性统计可用于了解数据的基本特征，包括均值、中位数、标准差等；推断性统计可用于对总体进行推断和假设检验。在分析过程中，要注意数据的分布情况，判断是否符合相应统计方法的前提条件。

最后，数据结果的呈现要清晰、准确。可以通过图表、表格等形式直观地展示数据结果，便于理解和交流。同时，要对结果进行合理的解释和讨论，结合专业知识分析结果的意义和价值。

总之，统计数据处理需要在各个环节都严谨细致，才能得出可靠、有价值的结果。