观察性研究主要包括现况调查、病例对照研究、队列研究。
其中，病例对照研究是一类重要的非干预性研究。
广泛定义而言，医学中的病例对照研究，是探讨健康有关阳性事件发生的关联因素的方法。通过比较阳性人群和阴性人群，发生阳性事件之前接触某一或者某些的暴的水平差异性，初步分析因果关系，为确证性研究提供线索。
健康阳性事件包括发病、死亡、伤残等不良事件，也包括临床结局比如疗效问题（比如客观缓解情况、有效性情况）等良性结局，也包括关于健康行为、态度、意愿、知识等结局。
暴露因素指的是影响结局、能够改变结局的相关因素，通常也就是所谓的病因（Cause），更广泛来说是能够预测阳性结局的有关指标。
病例对照研究存在着多种研究设计类型，诸如病例对照研究、巢式病例对照研究、病例队列研究、病例交叉研究等。常见的病例对照研究，根据其是否进行匹配又可分为成组病例对照、成组匹配病例对照研究、个体匹配病例对照研究等。所有类型的病例对照研究具有相应的统计分析策略。
探讨不同类型变量的相关性，分为简单关联性方法和多变量的复杂关联性分析；统计学方法包括基础统计学方法和高级统计学方法。基础统计学方法探讨的是简单关联性，方法包括t检验、F检验、卡方检验、相关分析等，高级统计学方法常见为回归分析方法，探讨多变量关联性方法。一般情况下，一个完整的分析报告，往往采取基础统计学方法和高级统计学方法相结合的方法。
病例对照研究简单关联性方法，往往从差异性角度来探讨（差异即相关）。病例对照研究的差异性比较是按照病例/对照分组，即各个暴露因素的在病例组和对照组的分布有无统计学差异。比如病例组和对照组年龄有无差异、性别构成有无统计学差异。
不同组差异性比较，将根据暴露因素变量类型的不同，选择不同的统计学方法。这些差异性方法与实验性研究分析方法无异。
卡方检验是最常见的病例对照研究统计分析方法，暴露因素与结局往往形成四格表或者多行多列交叉表数据。
采用单因素回归的方法开展分析。常见就是单因素logistic回归分析。当自变量是二分类时，单因素logistic回归分析结果与卡方分析结果一致。
2.2 多变量关联性分析
高级统计学方法常用的方法包括分层分析、回归分析、倾向得分方法等，最常见也最重要的方法便是多因素回归分析方法。
回归分析方法可以同时研究多个影响因素，它较简单关联性分析方法具有明显的优势（多因素线性回归分析），是病例对照研究的最重要。
回归分析方法很多，病例对照研究结局为二分类数据，线性回归分析方法不再适用，应该选择logistic回归分析方法。
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