預防醫學/流行病學資料處理及分析
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在整理數據之前，首先對每一份原始資料進行查核，有無未填寫或填寫錯誤的表格，資料是否完整，將不合格的資料剔除，填寫不清楚或不詳的資料歸屬在「不詳」項，然後對可用的原始資料進行清點與分組。如採用計算機分析，則按設計和程序及相應的編碼，由調查進行編碼，輸入電子計算機儲存，供分析用。
數據整理應有層次，由粗至細，層層深入，循序漸進。一般從整理描述性數據入手，可按種種不同的特性進行分組，例如人群可按性別、年齡、職業等分組；地區按城鄉等；時間按年、月、周等。分組的粗細按具體的需要而定，並計算率與均數來描繪它的分布及變動趨勢等，可初步發現各因素與疾病間的關係，存在何種差異。爾後對各單因素之間採用對比或相關的統計方法，分析各因素之間有無相關及相關的程度等。經這樣處理後已能顯示出數據的主要特徵及各數據間的關係，對研究結果可有初步的結論。在整理過程中如發現影響疾病的因素是複雜的，且可能是多因素的綜合作用，則需作多因素分析。
在整理資料時首先要擬整理表。例如整理吸煙習慣與肺癌死亡的關係時，需獲得吸煙與不吸煙的總人數及他們中死於肺癌的總人數，這兩數據必須按表27-3形式獲得。
表27-3 吸煙習慣與肺癌死亡調查數據整理表
| 吸煙習慣 | 調查人數 | 肺癌死亡人數 | 死亡率（1/10萬） |
| 吸煙 | |||
| 不吸煙 |
表27-4 某人群吸煙量與肺癌死亡調查數據整理表
| 吸煙情況（支/日） | 調查人數 | 因肺癌死亡人數 | 死亡率（1/10萬） |
| 不吸 | |||
| 1～ | |||
| 11～ | |||
| 21～ |
如需分析吸煙量的多少與肺癌死亡關係時，可按表27-4的形式加以整理，即可獲得吸煙劑量與肺癌死亡的關係。
在分析過程中如發現有兩種因素交織在一起，當要確定以何者為主要因素時，可採用叉生法來排除非主要因素。例如1975年，某單位發生由冷飲引起的細菌性痢疾爆發，經初步調查可能為飲用豆漿或冰棍所致，但以何者為主呢？經叉生法分析，從表27-5可見，單吃豆漿比單吃冰棍的罹患率要高得多，從而獲得飲用豆漿為這次細菌性痢疾爆發的主要因素。
表27-5 不同冷飲史與罹患率的關係
| 吃冷飲史 | 發病 | 不發病 | 合計 | 罹患率 | RR | |
| 豆漿 | 冰棍 | |||||
| 有 | 有 | 517 | 780 | 1297 | 39.86 | 46.3 |
| 有 | 無 | 59 | 108 | 167 | 35.33 | 41.1 |
| 無 | 有 | 66 | 665 | 731 | 9.03 | 10.05 |
| 無 | 無 | 13 | 1502 | 1515 | 0.86 | 1 |
X2=807.24自由度=3P＜0.001
資料來源：錢宇平等，流行病學1987
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