剖析阶段，主要使用什么统计学办法？

在公共卫生助理医师的工作中，剖析阶段常见的统计学办法主要包含描述性统计、判断性统计和一些特定的数据处置技术。具体来讲：
1. 描述性统计：这是最基础的统计办法，主要用于概括数据的基本特点，如计算平均值、中位数、众数、标准差等指标，与制作频数分布表或图表（譬如直方图、饼状图）来直观展示数据特征。
2. 判断性统计：当需要从样本信息判断总体状况时会用到这种办法。主要包含假设检验和置信区间估计两大类。
- 假设检验用于判断某个变量是不是具备显著性的差异或者关系，容易见到的有t检验、卡方检验、ANOVA（方差剖析）等。
- 置信区间则用来估算参数值的范围，并给出该区间包括真实参数的概率水平。
3. 有关与回归剖析：当研究多个原因之间的关联性时，可以用有关系数来衡量两个变量间的线性关系强度；而回归模型（如线性回归、逻辑回归）可以进一步探讨自变量对因变量的影响程度及方向。
4. 存活剖析：在涉准时间到事件发生的研究中特别有用，譬如病人存活期的预测。常见的办法有Kaplan-Meier曲线、Cox比率风险模型等。
5. 环境时尚病学办法：针对环境污染与健康效应之间的关系研究，或许会用到空间统计、生态学回归等特定技术。
6. 数据挖掘和机器学习算法：伴随云数据年代的到来，在处置复杂或高维数据集时，可以考虑应用主成分剖析、聚类剖析与各类监督/非监督学习模型来探索潜在模式或预测结果。

每种办法都有其适用场景和限制条件，实质操作中需要依据研究目的、数据性质及样本量等原因综合选择适合的统计方法。