燒傷資料統計可分為統計設計、收集資料、整理資料和分析資料四個步驟。即在周密的統計設計的指導下，正確、完整地收集資料，整理資料，以此進行合理準確地分析、推斷。這四個步驟雖先后有序，但卻密不可分，如果在任何步驟上出現問題或缺陷，都會影響到統計分析結果。
一、統計設計（design statistics）
在燒傷臨床研究中，有許多資料或數據需要收集、整理及分析，從中得出符合臨床實際的結論，這一過程稱為統計設計。統計設計的意義在于保證統計結果準確可靠。主要內容包括：①明確研究目的；②確定數據的采集范圍，如劃分觀察對象的全體、選定觀察指標、確定調查方法等；③規定質量控制方法，如校正儀器，統一測量時間和方法、數據記錄精度等；④擬定專題調查、調查問卷、登記表格格式，如果數據要錄入計算機，則要規定數據格式；⑤確定資料的歸納和分組方法；⑥確定統計分析指標和統計分析方法；⑦制訂人員培訓計劃及組織工作安排、時間進程、經費預算等。
鑒于燒傷疾病存在許多復雜的因素，統計工作必須經過科學的周密設計，否則不能以較少的人力、物力和時間，獲得準確可靠的結論。當研究比較復雜的問題時，應先在小范圍內進行預試驗，以便及時發現問題，完善設計方案，為大規模實驗積累資料。預實驗是選擇和確定臨床研究課題的第一步，也是確?？蒲羞_到一定目的，解決一定問題，獲得一定成果的重要步驟。假如研究課題不明確，統計工作也就無從談起。因此，選題一定要經過慎重考慮，用科學的思想、方法立題，同時應請有關人員予以科學論證，使選題的目的更加明確。選題起點一定要高，具有一定的先進性、創新性，使研究成果能在某一個范圍內，或在某一個方面，某一個層次上具有較先進的水平。除此之外，選題的科學性尤為重要，要使選題具有充足的理論根據，有科學原理的指導，有實踐基礎，論據要充分、合理，同時要有可行性，具有完成課題的必要條件等。關于臨床研究課題的選擇，首先應把功夫放在選題上，不要盲目從事。有人可能會問，課題從哪里來？首先來源于實踐，其次來源于書本。
二、收集資料（collection of data）
收集資料就是通過合理可靠的手段與渠道，按照統計設計的要求，及時獲得研究所需的、準確完整的原始數據。資料收集的方式根據研究目的與設計要求確定，可通過專門手段收集，如專題調查、專項實驗。在許多情況下，也可通過統計報表、統計年鑒、經常性的工作紀錄和數計庫收集資料。應當指出，只有原始資料可靠，方能得出可靠的結論。燒傷資料統計與其他醫學資料統計一樣，資料來源于以下幾個方面：
1統計報表
根據國家規定的報表制度，各級組織或醫療中心機構應根據所需要的內容制定自己的統計表，令其下級單位定期逐級上報。如燒傷資料的多中心研究，欲獲得資料單位的總中心首先應制定統計表，發至各分中心，各分中心及時如實上報。這種做法的主要意義在于它能為總中心提供宏觀控制依據，為擬定醫療、課題設計、檢查與總結工作提供科學根據，同時也為科學研究提供基礎資料。但報表項目一般較少，不便據以進行深入細致的分析。假如調查或填報者對調查項目的理解和執行過程不盡一致，便會影響到各單位之間指標的可比性。其中最常見的問題是醫院對某病的治愈標準不統一，或是雖有統一標準，因為醫師在程度掌握上有寬有嚴，也會影響到治愈率的可比性。假如各個分中心的治愈率相差懸殊，在匯總統計時應進行標準化處理，否則不能反映其真值。
2醫療工作記錄和報告卡
包括病歷卡、醫學檢驗記錄卡及疾病報告卡等。這些資料常會出現漏填、重復或項目填寫不清等現象，欲使資料能夠用于科研分析，必須使醫務人員認識到原始記錄的正確性、完整性的重要意義，根據每項的目的要求認真填寫。特別提出的是不論調查研究，還是臨床研究，總中心都應首先制訂出一個完整、切實可行的研究或調查計劃，這個計劃要做到周密詳細，而且貫穿于整個科研過程中。假如研究或調查方法是錯誤的，課題設計自然不會合理、也不嚴密，結果會使整個研究徒勞無功。故調查研究的前提必須是課題設計要有科學性、嚴密性、合理性，高效性，確保科研達到預期水平。
3專題調查或試驗
用統計表或記錄卡進行調查研究，有時并不能滿足研究需要，此時需要進行專題調查或實驗研究，這種情況常見于回顧性調查。回顧性研究具有許多固有的缺陷，最常見是原始資料不齊全或不正確，給整理資料及分析資料造成困難，甚至得出錯誤的結論。因為回顧性研究的這種缺陷很難用統計方法彌補，故除做好調查設計和實驗設計工作以外，應在調查設計和實驗設計過程中及時對資料作出以下檢查：①完整性檢查原始資料是否有遺漏或重復，各項目是否已填寫；②正確性檢查資料是否準確，能否反映事物的真實性，各項目之間有無矛盾，各數字之間是否合理等。上述問題一旦被發現，遺漏資料應當補充，重復資料必須剔除，錯誤資料予以更正。
三、整理資料（sorting data或gata processing）
整理資料是將原始資料按統計設計要求去偽存真、歸類整理進行分組的過程。人們習慣把去偽存真的方法叫數據凈化（data cleaning），即對原始數據進行檢查、校對、糾錯、改正。檢查與核對一般按照邏輯檢查（logical check）和統計檢查（statistical check）方法進行。在資料整理過程中，通過邏輯檢查和統計檢查，能夠及時發現、更正或剔除錯誤的原始記錄，以保證下一步統計分析的正確性。
（一）統計歸納
1匯總列表
將原始記錄按名稱排列后匯總到整理表上，如根據門診、巡診和疾病患者登記簿中的初診登記，逐日匯總為初診人數；根據門診和疾病患者登記簿中的診斷登記，逐日匯總各種疾病的發病人數，并記錄在初診患者分類逐日登記表上。
2資料歸納
是將原始記錄按順序排列后匯總到整理表上，在形式上該方法與按名稱歸納的方法相同，但原始記錄不能像“名稱”那樣嚴格定義，它只有程度、等級的差別。例如治療結果有“治愈”、“好轉”、“無效”、“死亡”、“轉院”和“其他”等登記結果。前四種結果只有等級的區別，故屬于等級資料。
3根據資料性質重新制表
當原始記錄為連續型變量或散布范圍較廣的間斷變量時，要把數據的散布區間分為若干組段排列在整理表上，然后再分別填入各組的匯總數字。對于住院人數，可用劃分組段后歸納的方法，如某醫院某科室2006年l月不同年齡段住院患者的例數（見表321），這種表又叫頻數表，以10～15歲年齡段為例，住院人數為16，最后合計數（248）為2006年1月份住院總人數。

年齡組段為等級資料，相應組段的人數為該等級住院人數的頻數。

（二）統計分組
統計分組是根據研究目的將原始記錄按照對比因素分組后，再進行統計歸納。常用的對比因素有單位間的對比、地區間的對比、不同時間的對比、試驗組和對照組的對比等。
示例：一組深Ⅱ度燒傷創面（50個）采用甲種方法治療，另一組（50個）采用乙法治療，一年后隨訪其瘢痕發生情況（表322）。

（三）歸組方法
1分類計數法
該法適用于卡片登記資料的分組歸納，如將醫院住院卡片按疾病編碼分別排放，最后分別清點各組卡片數，獲得各種疾病的住院人數。
2劃記計效法
該法適用于表格式登記資料的分組歸納（表323中）。它的來源經過以下過程，即在統計表上用劃“正”字方法分組歸納，將發生瘢痕的病例創面用正字形式逐一劃在表333中，最后根據各組的觀察人數整理成表323的形式。

3頻數表法
主要用于連續型數據和散布范圍廣的間斷型數據的歸納。頻數表本身不包括對比分組因素，如果原始記錄需要分組歸納，要分別制作頻數表。頻數表不僅是數據的歸納整理表，在統計分析中也有重要作用，它是一種常見的統計數據的表達形式，如表321。
4計算機匯總法
適用于紀錄項目較多，匯總歸納復雜的數據整理。常見于項目較多與復雜的資料，如帶有醫院、科室、研究起止時間、病人性別、年齡、疾病名稱、病情程度、住院天數等因素的資料。根據多因素資料的要求，有許多分組表達方式。以住院天數的分析為例，可以按科室分組，也可以按疾病名稱分組，或按疾病名稱及病程進行因素交叉分組。上述資料若按手工方法分組相當麻煩且困難，最好的方法是用計算機匯總。常用的軟件為數據庫軟件，如FoxPro、VB等。有時對特定的資料匯總時，如對病例首頁資料進行匯總，可用SAS、SPSS特定的統計專用軟件處理。
四、分析資料（analysis of data）
分析資料是在分組歸納的基礎上對資料的統計分析，計算有關的統計指標，然后結合專業研究背景和業務知識，對統計指標的大小和差別作出合理的分析或解釋。分析資料主要分以下三個步驟。
1選擇正確的統計指標
如對表321的統計資料計算其平均住院人數，這種資料應當選擇中位數計數法。表322中的資料為計數資料，比較兩組的差別需要計算其瘢痕發生率。關于統計指標與方法詳見后面相關章節。
2表達方式
為了便于分析和比較，需要將分組計算的統計指標列統計表或作統計圖，予以表達。
3資料比較
對經常性的資料和普查資料，可直接比較統計指標的大小和組間差別，并作出合理的分析或解釋。如果是根據抽樣調查資料推理全體觀察對象的特征，則需要估計統計指標的抽樣誤差，并對組間差異作假設檢驗。
各種資料經過上述方法處理之后，尚需進行理性概括。所謂理性概括就是將經過統計加工的研究資料，由感性認識上升到理性認識的邏輯思維過程。它通過歸納、演繹、類推、論證、分析、綜合、抽象、概括等邏輯思維深化，經過判斷、推理而獲得科學的結論，最終寫出科學報告與科學論文。有人說“科學就在于用理性方法去整理感性材料”，對所獲得的感性材料應首先進行抽象概括，建立概念，再用概念進行判斷和推理，從而建立科學假說或科學理論。上述過程必須以科學方法為導向，歸納、綜合、演繹、類推、論證、分析等每個步驟都需要科學方法指導?？茖W研究假如沒有正確的方法和方法論，所得到的結論必然是不符合實際的。由此可見，一份既不準確也不科學的資料（如實驗誤差相當的大），統計處理不但不能解決問題，反而造成一種錯覺，得出某種錯誤的結論。