毒理学数据常用的统计学分析方法

① 统计学上的分析方法有哪些

统计分析方法从根本上说有两大类，一是逻辑思维方法，二是数量关系分析方法。在统计分析中二者密不可分，应结合运用。
逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。
数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。

② “统计学”的基本方法有哪几种

“统计学”的基本方法有：

（一）大量观察法。

（二）统计分组法。

（三）综合指标法。

（四）时间数列分析法。

（五）指数分析法。

（六）相关分析法。

第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字。配第把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。

从配第使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。

配第在书中使用的数字有三类：

第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字。因为受历史条件的限制，书中通过严格的统计调查得到的数据少，根据经验得出的数字多；

第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。其推算方法可分为三种：

(1)以已知数或已知量为基础，循着某种具体关系进行推算的方法。

(2)通过运用数字的理论性推理来进行推算的方法。

(3)以平均数为基础进行推算的方法”。

③ 常用统计分析方法

数据分析师针对不同业务问题可以制作各种具体的数据模型去分析问题，运用各种分析方法去探索数据，这里介绍最常用的三种分析方法，希望可以对您的工作有一定的的帮助

文中可视化图表均使用DataFocus数据分析工具制作。

1.相关分析

相关分析显示变量如何与另一个变量相关。例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。

2.回归分析

回归分析是对一个变量值与另一个变量值之间差异的定量预测。回归模拟依赖变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。您还可以使用回归线来显示这些关系是强还是弱。

另请注意，散点图上的异常值非常重要。例如，外围数据点可能代表公司最关键供应商或畅销产品的输入。但是，回归线的性质通常会让您忽略这些异常值。

3.假设检验

假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。主要是为了解决问题的需要，对整体研究提出一些假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。提出了两个数据集之间统计关系的假设，并将其用作理想化零假设的替代方案。建议两个数据集之间没有关系。

在掌握了数据分析的基本图形和分析方法之后，数据分析师认为有一点需要注意：“在没有确认如何表达你想要解决的问题之前，不要开始进行数据分析。”简而言之，如果您无法解释您试图用数据分析解决的业务问题，那么没有数据分析可以解决问题。

④ 统计学中常用的数据分析方法有哪些

1、描述统计

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。

2、假设检验

参数检验：参数检验是在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。

3、信服分析

介绍：信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。

信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

⑤ 毒理学试验方法有哪些

现代毒理学的研究方法，由于其本身包括众多的分支学科，分别在相应的学科领域里建立了自己的研究方法，现归纳为两大类。(一)实验研究(微观研究)动物实验的方法仍是现代毒理学实验的重要方法之一，传统的毒理学通过整体动物实验已为人类提供了大量的以剂量-效应(反应)为主的数据库，结合人群接触水平对许多化学物质进行了安全性(危险度)评价。
由于外源物的数量巨大，整体动物实验需要消耗大量的时间和经费，也不能满足数以万计的外源化学物质的毒性评价要求，另一方面为了保护动物，尽量减少动物的使用，所以由过去以整体动物试验占主导地位的观念，转向以体外试验为主导地位的趋势。但也需指出，体外试验的发展并不排斥整体实验的重要性，两者相互补充，互为验证才能为科学研究提供可靠数据，随着生命科学的发展，分子生物学的理论及技术被引入现代毒理学，近年来在分子水平上建立了许多新方法。

1．体内试验
哺乳动物体内试验，也称整体动物实验，一般包括：急性毒性试验、亚急性毒性试验、亚慢性毒性试验及慢性毒性试验。还有特殊毒性实验，如哺乳动物致突变试验、致畸试验、致癌试验。以上试验在毒理学中统称“三性”和“三致”试验。

常用的试验动物：大鼠、小鼠、豚鼠、地鼠、家兔、狗、猴等。检测环境污染物的毒性试验，常选用鱼、蚤类或其他水生生物。还可用鸟类、昆虫进行试验。
近年来为了从分子水平探讨致突、致癌机制，转基因动物已开始在毒理学试验中应用。
转基因动物是一种集整体水平、细胞水平和分子水平于一体的实验动物，更能体现生命整体研究的效果，它是把经典的与现代的毒理学研究方法相结合，无疑会推动现代毒理学实验研究的发展。
2．体外试验
利用游离器官、培养的细胞、细胞器以及利用微生物等进行毒性研究的方法为体外试验，此方法多用于观察外源物对生物体特殊毒性的初步筛检及作用机制和代谢转化过程的深入研究。

体内与体外试验各有优点和局限性，应根据试验目的和要求，选择一组试验，才能互相弥补优缺点。(二)人群调查(宏观研究)人群调查也称为人群毒理学，是在人群中研究外源物对人体产生毒作用的规律，为人群检测和制订预防措施提供比动物试验更直接更可靠的毒理学资料，主要包括以下3个方面：
1．中毒临床观察
常见于偶然发生的事故，如误服、自杀、毒性灾害等，通过急性中毒事故的处理和治疗，可直接观察到中毒的症状并分析可能的毒效应的靶器官。

2．志愿者试验
在不损害人体健康的原则下，有时可设计一些不损害人体健康的受控试验，仅限于低剂量、短时期的接触毒性作用可逆的化学品，目前国际上提倡健康志愿者的毒性试验，减少由动物试验结果外推于入的不确定性，特别是一些神经毒物出现的毒性效应，如头晕、目眩、复视等需要表达的中毒症状，只有人才能真实地反映出来，所以国外健康志愿者的毒理学研究资料倍受重视。

3．流行病学调查
将动物试验的结果，进一步在人群调查中验证，可以从人群的直接观察中，取得动物试验所不能获得的资料，优点是接触条件真实，观察对象是一个大的群体，为人群检测和防治措施提供比动物试验更直接、更可靠的科学资料，但是也存在许多难点：①人群中观察外源物的毒性效应大多数为慢性毒性效应，特别是人类致癌物质其致癌效应所需时间过长；②接触人群中所用的观察指标是非特异性的，与对照人群比较需要足够例数：③外环境因素混杂，外源物的种类繁多而且多种化学物质可出现联合作用，难以确定某种特定的化学物质毒性效应和其因果关系。
近年来由于分子生物学的发展和渗透，在传统流行病学调查方法中引进了细胞、分子水平的人群检测方法，如生物标志物作为癌症早期判断的信息，把分子生物学与流行病学结合为一体发展为分子流行病学。这门新兴学科利用分子生物学、分子遗传学、生物化学、免疫学等手段研究，评价不同人群或个体致癌危险度及其机制，从而使现代毒理学由实验动物研究发展到人群和个体易感性研究的新阶段。
它可以解答人体从接触化学物质到发生疾病的过程中所发生的一系列连续性的变化，从中提取更多的癌前病变的信息，为癌症的早期判断、早期防治提供科学依据。可以预测，分子流行病学在21世纪将会得到更大的发展。
综上所述，正确的方法是将宏观研究与微观研究有机地结合起来，宏观研究为微观研究提供线索，微观研究为宏观研究提供依据，两者结合起来才能对外源化学物质作出准确的危险度评价。

⑥ 统计学分析方法有哪些

常用的有：简单线性回归，多重线性回归，logistic回归，聚类，判别，主成分分析，因子分析，方差分析，时间序列分析，典则变量分析。

⑦ 常用的统计学方法有哪些

常用的统计方法：1、计量资料的统计方法：分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法；2、计数资料的统计方法：计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析；3、等级资料的统计方法：等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。

⑧ 5种常用的统计学方法是什么

1、大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。

2、统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。

3、综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。

4、统计模型法

在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。

5、统计推断法

在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。

(8)毒理学数据常用的统计学分析方法扩展阅读

统计学的萌芽最初在当时欧洲经济发展较快的意大利孕育良久，但最终却在17世纪的德国首先破土成芽，国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。由于该学派主要以文字记述国家的显着事项，故称记述学派。其主要代表人物是海尔曼·康令和阿亨华尔。

阿亨华尔在格丁根大学开设“国家学”课程，其主要着作是《近代欧洲各国国势学纲要》，书中讲述“一国或多数国家的显着事项”，主要用对比分析的方法研究了解国家组织、领土、人口、资源财富和国情国力，比较了各国实力的强弱，为德国的君主政体服务。

因在外文中“国势”与“统计”词义相通，后来正式命名为“统计学”。该学派在进行国势比较分析中，偏重事物性质的解释，而不注重数量对比和数量计算，但却为统计学的发展奠定了经济理论基础。但随着经济的发展，对事物量的计算和分析显得越来越重要，该学派后来发生了分裂，分化为图表学派和比较学派。

参考资料来源：网络-统计学

⑨ 常用统计分析方法有哪些

1、对比分析法

对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。

根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。

最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。