临床试验研究方案和报告中使用的统计分析方法涵盖了各种技术和技巧，用于处理和解释试验数据以获得有意义的结论。以下是一些常见的临床试验研究方案和报告中使用的统计分析方法类型：

1. **描述性统计分析：** 描述性统计方法用于总结试验数据的主要特征，包括均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。这些统计量有助于了解数据的分布和变异。

2. **推断性统计分析：** 推断性统计方法用于从样本数据中推断总体的特征。常见的方法包括假设检验和置信区间估计。

3. **假设检验：** 假设检验用于验证研究假设是否成立。常见的类型有：

   - t检验：用于比较两个样本均值是否有显著性差异。

   - 方差分析（ANOVA）：用于比较多个组的均值是否有差异。

   - 非参数检验：当数据不满足正态分布假设时，采用的检验方法，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。

4. **置信区间估计：** 置信区间估计用于估计参数（如均值、比例、风险比等）的范围，从而提供参数的不确定性范围。

5. **相关分析：** 用于研究变量之间的关系，常见的方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。

6. **生存分析：** 用于分析时间至事件发生的数据，如生存率、生存曲线、Cox比例风险模型等。

7. **回归分析：** 用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系，常见的方法包括线性回归、逻辑回归等。

8. **多元分析：** 包括多元方差分析、多元回归等，用于分析多个自变量对因变量的影响。

9. **交互作用分析：** 用于检验不同变量之间是否存在交互作用，即一个变量对另一个变量的影响是否依赖于其他变量。

10. **敏感性分析：** 用于评估结果对不同假设、参数或方法的敏感性，以验证研究结论的稳健性。

11. **多重比较校正：** 在进行多个假设检验时，用于控制误报率（如Bonferroni校正、False Discovery Rate校正等）。

12. **数据变换：** 当数据不满足统计假设时，可以尝试对数据进行变换，如对数变换、幂变换等。

以上仅是临床试验研究方案和报告中常见的统计分析方法类型的一部分。选择适当的统计方法需要考虑试验设计、数据类型、假设和实际应用等多个因素。在进行统计分析时，务必注意合理地解释结果并避免错误的解读。