随着药物生产技术的迅速发展，人们同时也对这些药物的毒性变得越来越关心起来．从而，毒性研究在现代的药物发展中，起着相当重要的作用．而对于一种新药物，适当的毒性评价的统计方法，无疑是相当重要的．在毒性研究中，对于一个提出的方法，如果没有声明一个低剂量是安全的，则不会声明高剂量是安全的，Hsu和Berger(1999)最近提出的逐步置信区间的方法就是为了这个目的．Hsu和Berger(1999)在假定方差相等的正态总体的条件下，对于毒性评价提出了实用的逐步置信区间的方法．Tao,Guo和Shi(2002)也是在正态总体的条件下，对于毒性评价提出了实用的逐步置信区间方法，但是他们用了Stein两阶段抽样的方法，去掉了正态总体方差相等的这一限定条件，从而对于解决实际问题的适用范围有了进一步的拓宽． 在Hsu和Berger(1999)，Tao，Guo和Shi(2002)提出的方法中，他们必须知道正态总体样本的具体观测值，才能够使用逐步置信区间方法．但是在实际问题中，我们可能会遇到这样的问题：样本的具体观测值未知，但是知道样本观测值落入一些不相交区域中的个数，我们称这样的一类数据为分组数据．在本文中，我们也是假定样本总体为正态总体，但是我们并不知道这些样本的具体观测值，仅知道这些样本观测值落入一些不相交区域中的个数，这些观测到的数据就是分组数据．最近，shi et al(2001)和高巍等(1999)给出了分组数据的一些较新的结果，本文中的一些关于分组数据的结论主要是来自他们的文章．本文将Hsu和Berger(1999)，Tao，Guo和Shi(2002)提出的逐步置信区间的方法推广到分组数据的情形，给出了一个分组数据的逐步置信方法．并且，我们证明了这种新方法能够把逐个族的误差率控制在预先给定的名义水平．