随着全球化的不断推进和GLP理念的不断深入,毒性病理学也面临着如何客观的评价观察结果的问题.毒性病理学所包括的数据来源主要包括两方面：临床病理学(Clinical Pathology)数据和组织病理学(Histopathology)数据,而使用正确的统计学方法对于正确的分析结果有着关键性的意义.临床病理学产生的数据,分为连续型数据和离散型数据两种,对于这两种类型数据所采取的统计学方法是不同的.对于连续型数据,一般使用t检验和ANOVA检验,但在检验之前需要进行正态分布检定和方差齐性检定.这时因为对于t检验和ANOVA检验这两种检验,假设的前提条件是数据呈正态分布并且为齐方差.对于正态分布检定推荐使用Shapiro-Wilk检验,而对于方差齐性检验则可使用Bartlett检验或Levene检验.两者的主要区别是对于非正态分布的数据也可使用Levene检验进行方差齐性检验.如果所得数据不符合正态分布或方差不齐,这需要使用非参数的统计学方法如Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验进行统计.对于临床病理学的离散型数据则直接使用这两种方法进行统计.另一方面,组织病理学所产生的数据一般都为计数数据.对于这类数据使用卡方检定或Fisher检定比较合适.但应注意卡方检验要求任意一个数据的理论频数大于5,如果小于等于5时推荐使用Fisher检验或Yates校正卡方检验.以上两种对于计数数据的统计方法在一般试验中应用较广,但是对于慢性致癌试验,主要的统计方法是Peto检验和Poly-k检验.Peto检验是Peto在1980年发表于IARC专著上,最大的特点是对于不同的肿瘤进行了分类统计,对于致死性肿瘤(Fatal tumor)使用死亡率法(Death rate method)进行统计,对于非致死性肿瘤(Mortality indepemdent tumor)使用发生率法(Onset rate method)进行统计,而对于偶然发现的肿瘤(Incidental tumor)使用普及率法(Prevalence method)进行统计.而对于Poly-k检验一般在NTP试验中使用比较多.综上所述,正确使用统计学方法对于毒性试验的结果有着关键性的意义,同时可以帮助毒性病理学家分析和掌握准确的试验结果；在GLP体系下,规范的统计决策树对于结果的可靠性和可对比性有着重要的意义.