医药行业是一个高度注重标准、高度注重量化分析的行业，无论是早期的临床前试验，还是后期的工艺研发，都会涉及到大量的统计研究指标及其统计分析方法。
举例来说，半数反应数是一个药品研究或质量评价中经常使用的概念，主要用来预测药物的疗效或毒性，具体是指在单次或一定时间内多次给予药品后，在一定时间内使一般动物产生药效反应或死亡的剂量。常见的指标有半数有效量(50% Effective Dose，ED50)、半数致死量(50% Lethal Dose，LD50)、治疗指数(50% Therapeutic Index，TI)等。
以其中的ED50为例，其测定方法可分为两大类：序贯实验法和分组实验法。序贯实验法的优点是所用的动物少，但只能应用与作用出现快的药物。相比之下，分组实验法的适用性强很多，一般情况下用得也更多一些。
如果以效应强弱为纵坐标、药物剂量为横坐标作图，则可以得到一条先陡后平的上升曲线(如图一所示)，这条曲线反映出药理效应与药物剂量的密切关系，这种关系也被称为剂量-效应关系(Dose-Effect relationship)。从数学上看，它的对应公式是一个LoGIStic四参数模型，即：
其中，ED50就是确定这条曲线的重要参数之一，它是指在反应中指引起50%最大反应强度的药量，在反应中指引起50%实验对象出现阳性 反应时的药量。这个技术参数尤为重要，在我们对药物的价值做出最终的科学评价时有着举足轻重的作用。
图一计算ED50的方法有不下20种，如寇式法、移动平均法、简化概率单位法、Reed Muench法、非线性拟合法等。一般而言，运用的统计分析方法越先进、越严谨，预测的准确性越强，但同时计算过程也会显得越繁琐，解释性也越差。所幸的是，随着计算机技术的发展，这些问题在专业统计分析软件JMP的协助下都已经迎刃而解了。
ED50的应用方向至少有三类：
1.单一药物关键参数的精确计算
图二图二就是基于一种新药物的实验数据求得的实际量效曲线的模型，从中可以清楚地看到我们关心的ED50约等于5.118。更重要的是，还可以通过交互式的方式展现整个模型。比如调节图形下方任意一个参数的滑动条，上方的量效曲线会动态地表现出对应的变化效果，以此帮助我们加深对量效曲线模型中各个参数的理解。
2.两种不同药物的量化比较
图三图三显示的是在获取量效曲线模型的基础上，进一步比较新旧两种药物的ED50是否近似相等。从图文并茂的分析报告中，我们不难发现这两种药物不仅在ED50参数上有显著不同，在其他参数上也存在显著差异。因此，有必要用复杂一些的完全模型(Full Model)来替代简化的平行模型(Parallel Model)表达这两种药物，同时从F检验和卡方检验的结果来看：新药物的量效反应与旧药物的相比有显著不同。
3.多种不同药物的科学分类
图四图四所示的报告是一种更为复杂的应用：在计算了25种药物的ED50等若干关键参数后，结合聚类分析技术将这些药物分为5大类。与其他类别相比，每一类都有一些明显的参数特征，其整体模型也会表现出显著的不同。我们由此可以对不同药物的异同特性产生更深刻的认识。
总之，现代药学的统计分析既强调权威性、规范性，又要求易用性、直观性，有了JMP软件的鼎力相助，必然会使我们的相关工作事半功倍。
