В исследованиях любого дизайна (наблюдательных, экспериментальных, мета-анализе) исследователь прежде всего имеет дело с теми или иными данными, выраженными определенными понятиями, значениями или показателями. Понимание видов и типов данных, которые могут встречаться в том или ином исследовании, необходимо для корректного планирования научной работы, правильного составления протокола исследования, правильного сбора данных в процессе проведения исследования, понимания того, как эти данные могут быть внесены в формируемую базу или массив данных, как они в последующем могут быть объединены и представлены (в табличном или графическом варианте), а также для правильного использования различных стратегий математического анализа данных. Нередко встречающаяся концепция «...давайте соберем максимальное количество всех возможных данных, которые будут для нас доступны, а потом при их обработке посмотрим, какие из них нам необходимы, и что из них нам будет полезно для получения результата...» в подавляющем большинстве случаев обречена на неудачу и приводит к абсолютно неоправданным затратам сил и средств. Уже при планировании исследования необходимо четко представлять, какие данные будут получены в процессе исследования, каким образом они будут фиксированы и как они будут обрабатываться и анализироваться. Корректное использование статистических методов анализа данных будет невозможно, если исследователь не знает или не понимает, о каком типе данных идет в конкретном случае речь.
Биомедицинская статистика - обязательная часть современного научного исследования. В зависимости от решаемых задач и применяемых для этого методов в биомедицинской статистике выделают два больших раздела: описательную статистику и сравнительную статистику.