在临床研究中，分类变量是非常常见的一类数据类型。针对这类变量，我们通常会采用特定的统计方法来进行描述性分析和推断性分析。首先，在描述性分析方面，常用的统计量包括频数（即每个类别出现的次数）和比例或百分比（即某个类别占总观察值的比例）。这些基本统计量能够帮助研究者快速了解分类变量的基本分布情况。

当涉及到两个或多个分类变量之间的关联性检验时，则需要采用更为复杂的统计方法。其中，卡方检验是最为常用的方法之一，它主要用于检验两组或多组之间是否存在显著性的差异，适用于名义尺度和顺序尺度的分类数据。此外，Fisher精确检验也是一种重要的非参数检验方法，尤其适合于样本量较小或预期频数低于5的情况。

对于有序分类变量（如疾病严重程度分为轻、中、重），可以考虑使用秩相关系数来评估两个变量之间的关联强度。常见的有Spearman等级相关系数和Kendall tau-b等级相关系数等。

在多因素分析场景下，Logistic回归模型是非常有用的工具。它能够帮助研究者探究多个自变量对某一二分类因变量的影响程度，并可以估计出各个预测因子的比值比（OR），进而判断哪些因素是独立的风险因素或保护因素。

总之，在处理临床数据时选择合适的统计方法非常重要，需要根据具体的研究目的、样本量以及资料类型来综合考虑。希望以上内容能对你有所帮助！