口腔数据统计方法丰富多样，不同的方法适用于不同类型的数据和研究目的。

描述性统计方法是基础且常用的。它能对口腔数据进行初步的整理和概括。对于计量资料，比如患者的口腔菌斑指数、牙齿长度等，可以计算平均数、中位数来了解数据的集中趋势，计算标准差、方差来反映数据的离散程度。对于计数资料，像患龋人数、不同口腔疾病的发病例数等，会计算率和构成比。例如，通过计算龋病发病率，能直观了解一定人群中龋病的发生情况；通过分析不同年龄段人群患牙周病的构成比，可明确该疾病在各年龄段的分布特征。

推断性统计方法则用于根据样本数据来推断总体特征。t检验常用于两组计量资料的比较，比如比较两种不同口腔治疗方法对患者疼痛程度评分的差异。方差分析适用于多组计量资料的比较，例如研究三种不同口腔护理产品对牙菌斑清除效果的差异。卡方检验主要用于计数资料的分析，可判断两个或多个样本率（或构成比）之间是否存在差异，比如探究不同性别在口腔黏膜病发病率上是否有显著不同。

非参数检验也是重要的统计方法。当数据不满足参数检验的条件，如数据分布不呈正态分布时，就会使用非参数检验。秩和检验是常用的非参数检验方法之一，可用于两组或多组有序分类资料的比较，比如比较不同治疗方案对患者口腔功能改善效果的等级差异。

此外，在处理复杂的口腔数据关系时，还会用到回归分析。线性回归可分析两个或多个变量之间的线性关系，例如研究口腔卫生习惯评分与龋齿发生数量之间的关系；Logistic回归常用于分析二分类结局变量与多个危险因素之间的关系，比如分析年龄、饮食习惯、口腔卫生状况等因素与患牙周炎的关系。

通过合理运用这些口腔数据统计方法，口腔医学研究者和临床工作者能够更科学地分析数据，为口腔疾病的防治、治疗方案的优化等提供有力依据。