在预防医学中，我们经常需要处理和分析各种类型的分类数据。分类数据是指将研究对象按照某种属性或特征进行分组的数据类型，例如性别（男、女）、疾病状态（患病、未患病）等。对于这类数据的统计分析，主要采用以下几种指标：
1. 频数：指某一类别在样本中出现的次数。它是描述分类资料最基本的形式。
2. 比例：表示某类频数占总频数的比例。计算公式为某类别的频数除以总的观察单位数或总频数，通常用百分比来表示。
3. 率：用于描述在特定时间、地点条件下，某一现象发生频率的大小。它与比例相似，但更强调的是事件发生的动态过程及其条件限制。例如发病率、死亡率等都是常见的率指标。
4. 比值（Odds）：是指某类事件发生的概率与不发生该事件的概率之比。在流行病学研究中常用作衡量暴露因素对疾病影响程度的一个重要指标。
5. 相对风险（Relative Risk, RR）：用于描述两组人群之间某种健康结局的风险差异，即暴露组的发病或死亡率相对于非暴露组的比例关系。RR>1表明存在正相关性；RR<1则表示负相关性。
6. 比值比（Odds Ratio, OR）：是病例对照研究中用来估计暴露因素与疾病之间关联强度的一个指标，它反映了患有某种疾病的个体中某因素出现的几率与其未患病时该因素出现的几率之比。
7. 卡方检验值（Chi-square value）：用于判断两个或多个分类变量间是否存在显著性差异的一种统计方法。通过计算卡方值及其对应的P值来决定是否拒绝原假设，即认为各组之间无显著性差异。

以上就是预防医学中常用的分类资料的主要统计指标，它们在描述数据分布特征、探索因素间的关联以及检验假设等方面发挥着重要作用。