在公共衛(wèi)生助理醫(yī)師的工作中，分析階段常用的統(tǒng)計學方法主要包括描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計和一些特定的數(shù)據(jù)處理技術。具體來說：
1. 描述性統(tǒng)計：這是最基礎的統(tǒng)計方法，主要用于概括數(shù)據(jù)的基本特征，如計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差等指標，以及制作頻數(shù)分布表或圖表（比如直方圖、餅狀圖）來直觀展示數(shù)據(jù)特點。
2. 推斷性統(tǒng)計：當需要從樣本信息推斷總體情況時會用到這種方法。主要包括假設檢驗和置信區(qū)間估計兩大類。
   - 假設檢驗用于判斷某個變量是否具有顯著性的差異或者關系，常見的有t檢驗、卡方檢驗、ANOVA（方差分析）等。
   - 置信區(qū)間則用來估算參數(shù)值的范圍，并給出該區(qū)間包含真實參數(shù)的概率水平。
3. 相關與回歸分析：當研究多個因素之間的關聯(lián)性時，可以使用相關系數(shù)來衡量兩個變量間的線性關系強度；而回歸模型（如線性回歸、邏輯回歸）能夠進一步探討自變量對因變量的影響程度及方向。
4. 生存分析：在涉及時間到事件發(fā)生的研究中特別有用，比如患者生存期的預測。常用的方法有Kaplan-Meier曲線、Cox比例風險模型等。
5. 環(huán)境流行病學方法：針對環(huán)境污染與健康效應之間的關系研究，可能會用到空間統(tǒng)計、生態(tài)學回歸等特定技術。
6. 數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，在處理復雜或高維數(shù)據(jù)集時，可以考慮應用主成分分析、聚類分析以及各類監(jiān)督/非監(jiān)督學習模型來探索潛在模式或預測結果。

每種方法都有其適用場景和限制條件，實際操作中需要根據(jù)研究目的、數(shù)據(jù)性質(zhì)及樣本量等因素綜合選擇合適的統(tǒng)計手段。

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