横断面调查是护理研究中比较常见的一种研究方法，指调查某一时期内某一人群的疾病或健康状况的发生状况，并收集其相关因素资料。
虽然，横断面调查和其他研究类型比较，算是最为简单的一种，但是在研究设计和撰写论文时，应重点考虑以下几点：
1.样本量：在写横断面调查的论文时，建议要有样本量计算依据。
利用方便抽样方法选择研究对象时，样本量计算依据通常为自变量数目的5~10倍。
样本量过少时，研究所得出的结果往往缺乏可靠性。
2.相关因素的选择：确定主要研究变量后，要纳入尽可能全的人口社会学因素，相关因素的确定可以通过临床经验、查阅文献等途径获取。
例如，调查某类患者的心理健康状况时，需调查将患者过去是否患某类心理疾病、过去是否服用精神疾病类药物等纳入自变量。
3.量表或问卷：护理类的横断面调查中往往是利用量表或问卷调查某类人群某种现象的发生情况，那么，量表或问卷的科学性是这个研究成立的关键点。
只有量表或问卷的信效度良好时，所得出的结果才具有科学性。所以，需慎重选择量表或设计调查问卷。
4.其他相关变量：虽然某种现象发生率和影响因素分析内容已达到一篇论文的标准，但是论文会显得有些许单调。
因此，建议多增加1~3个相关变量，丰富论文内容。
在写横断面调查论文时，数据分析通常可以按照以下“套路”进行：
1.研究对象的人口社会学资料描述：计数资料采用均数和标准差（`x±s）或中位数和四分位数间距[M（P25,P75）]表示，计数资料采用频数和构成比（%）表示。
2.主要研究变量描述：包括总分和各维度得分的均值和标准差、发生率等；
3.单因素分析：用来筛选自变量。
若主要研究变量为计量资料，则单因素分析一般采取独立样本t检验或单因素方差分析；
若主要研究变量为计数资料（通常为二分类），则单因素分析一般采取独立样本t检验或卡方检验，注意根据理论频数来选择校对卡方检验或Fisher确切概率法。
4.相关性分析：针对主要研究变量为计量资料时，若自变量或相关变量也为计量资料，则采用Pearson或Spearson相关性分析方法分析变量间的相关性。
5.多元线性回归或二元Logistic回归：用来确定影响因素。
若主要研究为计量资料，则采用多元线性回归，需注意自变量为多分类变量时，要设置哑变量；
若主要研究变量为计数资料（通常为二分类），则采用二元Logistic回归。结果得出的OR值1，则该因素为危险因素；OR值1，则该因素为保护因素。