統計學的基本研究方法有5種。

大量觀察法

這是統計活動過程中搜集資料資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的資料資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

統計分組法

由於所研究現象本身的複雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可透過統計分組法來蒐集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以透過統計分組法使各種資料資料得到分門別類的加工處理和儲存，併為編制分佈數列提供基礎;在統計分析階段則可以透過統計分組法來劃分現象型別、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關係。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特徵是透過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關係的範疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標誌變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關係，是統計指標理論研究的一大課題。

統計模型法

在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關係進行定量研究，以瞭解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關係及變動的影響程度。在研究這種數量變動關係時，需要根據具體的研究物件和一定的假定條件，用合適的數學方程來進行模擬，這種方法就叫做統計模型法。

統計推斷法

在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察資料，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們根據機率論和樣本分佈理論，運用引數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測資料來推斷總體數量特徵。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用，除了最常見的總體指標推斷外，統計模型引數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等，也都屬於統計推斷的範疇，都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法，其應用範圍很廣泛，發展很快，統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。

參考資料：