在公共卫生助理医师的工作中，分析阶段常用的统计学方法主要包括描述性统计、推断性统计和一些特定的数据处理技术。具体来说：
1. 描述性统计：这是最基础的统计方法，主要用于概括数据的基本特征，如计算平均值、中位数、众数、标准差等指标，以及制作频数分布表或图表（比如直方图、饼状图）来直观展示数据特点。
2. 推断性统计：当需要从样本信息推断总体情况时会用到这种方法。主要包括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否具有显著性的差异或者关系，常见的有t检验、卡方检验、ANOVA（方差分析）等。
   - 置信区间则用来估算参数值的范围，并给出该区间包含真实参数的概率水平。
3. 相关与回归分析：当研究多个因素之间的关联性时，可以使用相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）能够进一步探讨自变量对因变量的影响程度及方向。
4. 生存分析：在涉及时间到事件发生的研究中特别有用，比如患者生存期的预测。常用的方法有Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等。
5. 环境流行病学方法：针对环境污染与健康效应之间的关系研究，可能会用到空间统计、生态学回归等特定技术。
6. 数据挖掘和机器学习算法：随着大数据时代的到来，在处理复杂或高维数据集时，可以考虑应用主成分分析、聚类分析以及各类监督/非监督学习模型来探索潜在模式或预测结果。

每种方法都有其适用场景和限制条件，实际操作中需要根据研究目的、数据性质及样本量等因素综合选择合适的统计手段。

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