毒理學數據常用的統計學分析方法

① 統計學上的分析方法有哪些

統計分析方法從根本上說有兩大類，一是邏輯思維方法，二是數量關系分析方法。在統計分析中二者密不可分，應結合運用。
邏輯思維方法是指辯證唯物主義認識論的方法。統計分析必須以馬克思主義哲學作為世界觀和方法論的指導。唯物辯證法對於事物的認識要從簡單到復雜，從特殊到一般，從偶然到必然，從現象到本質。堅持辨證的觀點、發展的觀點，從事物的發展變化中觀察問題，從事物的相互依存、相互制約中來分析問題，對統計分析具有重要的指導意義。
數量關系分析方法是運用統計學中論述的方法對社會經濟現象的數量表現，包括社會經濟現象的規模、水平、速度、結構比例、事物之間的聯系進行分析的方法。如對比分析法、平均和變異分析法、綜合評價分析法、結構分析法、平衡分析法、動態分析法、因素分析法、相關分析法等。

② 「統計學」的基本方法有哪幾種

「統計學」的基本方法有：

（一）大量觀察法。

（二）統計分組法。

（三）綜合指標法。

（四）時間數列分析法。

（五）指數分析法。

（六）相關分析法。

第三類是為了進行理論性推理而採用的例示性的數字。配第把這種運用數字和符號進行的推理稱之為「代數的演算法」。

從配第使用數據的方法看，「政治算數」階段的統計學已經比較明顯地體現了「收集和分析數據的科學和藝術」特點，統計實證方法和理論分析方法渾然一體，這種方法即使是現代統計學也依然繼承。

配第在書中使用的數字有三類：

第一類是對社會經濟現象進行統計調查和經驗觀察得到的數字。因為受歷史條件的限制，書中通過嚴格的統計調查得到的數據少，根據經驗得出的數字多；

第二類是運用某種數學方法推算出來的數字。其推算方法可分為三種：

(1)以已知數或已知量為基礎，循著某種具體關系進行推算的方法。

(2)通過運用數字的理論性推理來進行推算的方法。

(3)以平均數為基礎進行推算的方法」。

③ 常用統計分析方法

數據分析師針對不同業務問題可以製作各種具體的數據模型去分析問題，運用各種分析方法去探索數據，這里介紹最常用的三種分析方法，希望可以對您的工作有一定的的幫助

文中可視化圖表均使用DataFocus數據分析工具製作。

1.相關分析

相關分析顯示變數如何與另一個變數相關。例如，它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。

2.回歸分析

回歸分析是對一個變數值與另一個變數值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變數和解釋變數之間的關系，這些變數通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。

另請注意，散點圖上的異常值非常重要。例如，外圍數據點可能代表公司最關鍵供應商或暢銷產品的輸入。但是，回歸線的性質通常會讓您忽略這些異常值。

3.假設檢驗

假設檢驗是基於某些假設並從樣本到人口的數理統計中的統計分析方法。主要是為了解決問題的需要，對整體研究提出一些假設。通常，比較兩個統計數據集，或者將通過采樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。提出了兩個數據集之間統計關系的假設，並將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數據集之間沒有關系。

在掌握了數據分析的基本圖形和分析方法之後，數據分析師認為有一點需要注意：「在沒有確認如何表達你想要解決的問題之前，不要開始進行數據分析。」簡而言之，如果您無法解釋您試圖用數據分析解決的業務問題，那麼沒有數據分析可以解決問題。

④ 統計學中常用的數據分析方法有哪些

1、描述統計

描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。

2、假設檢驗

參數檢驗：參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗。

非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。

3、信服分析

介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。

信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數(跨時間的一致性)，等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

⑤ 毒理學試驗方法有哪些

現代毒理學的研究方法，由於其本身包括眾多的分支學科，分別在相應的學科領域里建立了自己的研究方法，現歸納為兩大類。(一)實驗研究(微觀研究)動物實驗的方法仍是現代毒理學實驗的重要方法之一，傳統的毒理學通過整體動物實驗已為人類提供了大量的以劑量-效應(反應)為主的資料庫，結合人群接觸水平對許多化學物質進行了安全性(危險度)評價。
由於外源物的數量巨大，整體動物實驗需要消耗大量的時間和經費，也不能滿足數以萬計的外源化學物質的毒性評價要求，另一方面為了保護動物，盡量減少動物的使用，所以由過去以整體動物試驗佔主導地位的觀念，轉向以體外試驗為主導地位的趨勢。但也需指出，體外試驗的發展並不排斥整體實驗的重要性，兩者相互補充，互為驗證才能為科學研究提供可靠數據，隨著生命科學的發展，分子生物學的理論及技術被引入現代毒理學，近年來在分子水平上建立了許多新方法。

1．體內試驗
哺乳動物體內試驗，也稱整體動物實驗，一般包括：急性毒性試驗、亞急性毒性試驗、亞慢性毒性試驗及慢性毒性試驗。還有特殊毒性實驗，如哺乳動物致突變試驗、致畸試驗、致癌試驗。以上試驗在毒理學中統稱「三性」和「三致」試驗。

常用的試驗動物：大鼠、小鼠、豚鼠、地鼠、家兔、狗、猴等。檢測環境污染物的毒性試驗，常選用魚、蚤類或其他水生生物。還可用鳥類、昆蟲進行試驗。
近年來為了從分子水平探討致突、致癌機制，轉基因動物已開始在毒理學試驗中應用。
轉基因動物是一種集整體水平、細胞水平和分子水平於一體的實驗動物，更能體現生命整體研究的效果，它是把經典的與現代的毒理學研究方法相結合，無疑會推動現代毒理學實驗研究的發展。
2．體外試驗
利用游離器官、培養的細胞、細胞器以及利用微生物等進行毒性研究的方法為體外試驗，此方法多用於觀察外源物對生物體特殊毒性的初步篩檢及作用機制和代謝轉化過程的深入研究。

體內與體外試驗各有優點和局限性，應根據試驗目的和要求，選擇一組試驗，才能互相彌補優缺點。(二)人群調查(宏觀研究)人群調查也稱為人群毒理學，是在人群中研究外源物對人體產生毒作用的規律，為人群檢測和制訂預防措施提供比動物試驗更直接更可靠的毒理學資料，主要包括以下3個方面：
1．中毒臨床觀察
常見於偶然發生的事故，如誤服、自殺、毒性災害等，通過急性中毒事故的處理和治療，可直接觀察到中毒的症狀並分析可能的毒效應的靶器官。

2．志願者試驗
在不損害人體健康的原則下，有時可設計一些不損害人體健康的受控試驗，僅限於低劑量、短時期的接觸毒性作用可逆的化學品，目前國際上提倡健康志願者的毒性試驗，減少由動物試驗結果外推於入的不確定性，特別是一些神經毒物出現的毒性效應，如頭暈、目眩、復視等需要表達的中毒症狀，只有人才能真實地反映出來，所以國外健康志願者的毒理學研究資料倍受重視。

3．流行病學調查
將動物試驗的結果，進一步在人群調查中驗證，可以從人群的直接觀察中，取得動物試驗所不能獲得的資料，優點是接觸條件真實，觀察對象是一個大的群體，為人群檢測和防治措施提供比動物試驗更直接、更可靠的科學資料，但是也存在許多難點：①人群中觀察外源物的毒性效應大多數為慢性毒性效應，特別是人類致癌物質其致癌效應所需時間過長；②接觸人群中所用的觀察指標是非特異性的，與對照人群比較需要足夠例數：③外環境因素混雜，外源物的種類繁多而且多種化學物質可出現聯合作用，難以確定某種特定的化學物質毒性效應和其因果關系。
近年來由於分子生物學的發展和滲透，在傳統流行病學調查方法中引進了細胞、分子水平的人群檢測方法，如生物標志物作為癌症早期判斷的信息，把分子生物學與流行病學結合為一體發展為分子流行病學。這門新興學科利用分子生物學、分子遺傳學、生物化學、免疫學等手段研究，評價不同人群或個體致癌危險度及其機制，從而使現代毒理學由實驗動物研究發展到人群和個體易感性研究的新階段。
它可以解答人體從接觸化學物質到發生疾病的過程中所發生的一系列連續性的變化，從中提取更多的癌前病變的信息，為癌症的早期判斷、早期防治提供科學依據。可以預測，分子流行病學在21世紀將會得到更大的發展。
綜上所述，正確的方法是將宏觀研究與微觀研究有機地結合起來，宏觀研究為微觀研究提供線索，微觀研究為宏觀研究提供依據，兩者結合起來才能對外源化學物質作出准確的危險度評價。

⑥ 統計學分析方法有哪些

常用的有：簡單線性回歸，多重線性回歸，logistic回歸，聚類，判別，主成分分析，因子分析，方差分析，時間序列分析，典則變數分析。

⑦ 常用的統計學方法有哪些

常用的統計方法：1、計量資料的統計方法：分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法；2、計數資料的統計方法：計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析；3、等級資料的統計方法：等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組，再清點每組觀察單位個數所得到的資料。統計資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統計分析方法並非易事。對於同一 個資料，若選擇不同的統計分析方法處理，有時其結論是截然不同的。

⑧ 5種常用的統計學方法是什麼

1、大量觀察法

這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。

2、統計分組法

由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。

3、綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。

4、統計模型法

在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究，以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。

5、統計推斷法

在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。

(8)毒理學數據常用的統計學分析方法擴展閱讀

統計學的萌芽最初在當時歐洲經濟發展較快的義大利孕育良久，但最終卻在17世紀的德國首先破土成芽，國勢學派又稱記述學派，產生於17世紀的德國。由於該學派主要以文字記述國家的顯著事項，故稱記述學派。其主要代表人物是海爾曼·康令和阿亨華爾。

阿亨華爾在格丁根大學開設「國家學」課程，其主要著作是《近代歐洲各國國勢學綱要》，書中講述「一國或多數國家的顯著事項」，主要用對比分析的方法研究了解國家組織、領土、人口、資源財富和國情國力，比較了各國實力的強弱，為德國的君主政體服務。

因在外文中「國勢」與「統計」詞義相通，後來正式命名為「統計學」。該學派在進行國勢比較分析中，偏重事物性質的解釋，而不注重數量對比和數量計算，但卻為統計學的發展奠定了經濟理論基礎。但隨著經濟的發展，對事物量的計算和分析顯得越來越重要，該學派後來發生了分裂，分化為圖表學派和比較學派。

參考資料來源：網路-統計學

⑨ 常用統計分析方法有哪些

1、對比分析法

對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。

根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。

最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。