统计方法可以分为多种类型，每种方法都有其特定的应用场景和目的。以下是一些常见的统计方法：
大量观察法：
这是统计活动过程中搜集数据资料的基本方法，涉及对研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以认识具有规律性的总体数量特征。
统计分组法：
由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要对所研究现象进行分组或分类研究，以探求不同组或类之间的差异性。
综合指标法：
通过统计综合指标来反映研究现象的数量方面的特征。
统计模型法：
在反映所研究现象的数量特征的同时，对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解这些现象数量变动之间的关系及影响程度。
统计推断法：
根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据推断总体数量特征。
计量资料的统计方法：
包括参数检验法和非参数检验法，用于分析计量资料。
计数资料的统计方法：
主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析。
等级资料的统计方法：
对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。
回归分析：
用于建模和分析一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。
方差分析：
研究一种或多种因素的变化对实验结果的观察值是否有显著影响。
判别分析：
用于进行分类的统计方法，通过建立判别函数来判别个体是否属于某一类别。
分层法：
将数据根据不同的目的进行分类和分层研究，以分清责任找出原因。
排列图法：
找出影响产品质量的主要因素。
因果分析图法：
用于分析因果关系。
相关图法：
用于分析变量之间的关系。
统计分析表法：
利用表格进行数据统计和分析。
直方图法：
用于展示数据的分布情况。
控制图法：
用于监控过程的质量和稳定性。
时间序列分析法：
基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律。
指数分析法：
利用指数体系分析现象的综合变动。
描述性统计：
通过汇总和图表描述数据集的特征，包括计算均值、中位数、众数、方差、标准差等。
假设检验：
用于确定样本数据是否足以支持特定的假设，常见的方法有t检验、卡方检验、ANOVA等。
相关性分析：
评估两个或多个变量之间的关系强度和方向。
聚类分析：
将数据集中的对象分组，使得同一组内的对象相似度高，不同组之间的相似度低。
主成分分析（PCA）：
用于减少数据集的维度，同时保留尽可能多的原始数据的变异性。
生存分析：
用于分析预期寿命或事件发生时间的数据。
非参数统计：
当数据不满足正态分布或其他参数假设时使用，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
贝叶斯统计：
基于贝叶斯定理，用于更新假设的概率。
普查：
对全体调查对象普遍进行的一次性全面统计调查。
抽样调查：
根据概率理论，从全体调查对象中随机抽取一部分单位进行观察，取得样本统计调查数据，并据以推断总体。
31. 统计报表：在统计调查活动中用以对调查对象进行登记、搜集原始统计资料的表格。
32. 重点调查：选择一部分重点单位所进行的调查。
33. 综合分析方法：在广泛利用现有的统计资料的基础上，根据事物之间的内在联系和发展趋势，采取科学推算、科学测算和专家评估等形式，对统计数据的准确性进行分析研究和综合评价[9
