Jest to swoista nauka, która przede wszystkim zajmuje się metodami pozyskiwania i prezentacji, a także analizy danych, które opisują zjawiska, w tym masowe. Dużą część z tej dziedziny ma zastosowanie w otaczającym nas świecie bądź też do ich badania wykorzystuje się eksperymenty dla potwierdzenia tworzonych teorii, hipotez. Badania te to najczęściej realizacja pewnych schematów, jak zebranie dużej ilości danych, ich analiza, a następnie interpretacja. Badacz posiada zestaw narzędzi, swoistych metod, przez co możliwe jest zbieranie owych danych i ich analiza. Statystyka zajmuje się również między innymi tworzeniem i rozwijaniem owych użytecznych narzędzi. Wyróżnia się wiele metod statystycznych, które wykorzystywane są przez specjalistów praktycznie każdego dnia. Wśród nich należy wymienić takie, jak: metodę reprezentacyjną, statystykę opisową, analizę wariancji, korelacji, regresji, dyskryminacyjną, szeregów czasowych, kanoniczną, czynnikową, wnioskowanie statystyczne i wiele innych.

Analiza kanoniczna

Jest to swoista metoda statystyczna, która daje możliwość badani związku między dwoma zbiorami zmiennych. Jest to typ uogólnienia współczynnika korelacji Pearsona. Jest to też szczególny przypadek Ogólnych Modeli Liniowych, w skrócie GLM. Metoda ta sprawia, że każdy z wejściowych zbiorów jest zmienną kanoniczną, czyli sumą ważonych zmiennych wejściowych z danego zbioru. Para zmienny z obydwu zbiorów daje pierwiastek kanoniczny. W tych sumach dobierane są wagi kanoniczne dla zmaksymalizowania korelacji między pierwszą zmienną z jednego i drugiego zbioru itd.

Analiza wariancji

Inaczej określa się to jako ANOVA. Jest to metoda służąca do badania obserwacji. Zależą one od jednego lub wielu czynników, które działają równocześnie. Daje ona możliwość wyjaśnienia z jakim prawdopodobieństwem wyodrębnione w badaniu czynniki mogą powodować różnice między obserwowanymi średnimi grupowymi. Analiza ta została wymyślona przez Ronalda Fishera w latach dwudziestych dwudziestego wieku. Dzieli się ją na jedno- lub wieloczynnikową, a ponadto wyróżnia się w ANOVIE modele: efektów stały i losowych oraz model mieszany.

Metoda reprezentacyjna

Jest to częściowe badanie statystyczne, które oparte jest na próbie zebranej ze zbiorowości ogólne i to w losowy sposób. Jest to teoretycznie najbardziej prawidłowa metoda badania częściowego. Dokonuje się tutaj wyboru próby i to na dwa sposoby, czyli poprzez losowanie lub przez celową selekcję. Losowanie może być bezpośrednie, warstwowe lub z wykorzystaniem tablic liczb losowych. Prowadzący ma tutaj wpływ tylko na zastosowaną metodę losowania. Wykorzystuje się tutaj rachunek prawdopodobieństwa dla przenoszenia wyników z losowej próby na zbiorowość przez co określa się wielkość popełnianego błędu.

Statystyka opisowa

Jest to swoisty dział statystyki, który zajmuje się opisywaniem danych statystycznych, które uzyskuje się w trakcie badania statystycznego. Celem jest tutaj podsumowanie zbioru danych, wyciągnięcie określonych podstawowych wniosków i uogólnień w odniesieniu do tematu zbioru. Najczęściej stosuje się ją jako pierwszy i główny krok przy analizie zebranych danych. Można tutaj wykorzystać następujące techniki statystyczne: opis tabelaryczny, graficzną prezentację wyników, wyznaczanie miar rozkładu (miar położenia, zróżnicowania, asymetrii, koncentracji) i wiele innych.

Analiza czynnikowa

Metoda ta służy odnajdywaniu struktur w określonym zbiorze zmiennych losowych. Ma ona zastosowanie przede wszystkim w psychologii (dla analizy struktury zjawisk poprzez wykorzystanie kwestionariuszy), w marketingu, zarządzaniu produktem czy w teorii decyzji. Celem jest zredukowanie dużej liczby zmienny do znacznie mniejszego zbioru, przez co mamy już założenie, że pewne grupy zmienny posiadają pewną zmienność tych samych czynników, a więc zmienne losowe danej grupy są od siebie zależne. Wykorzystuje się tutaj dwa podejścia: eksploracyjną analizę czynnikową oraz konfirmacyjną analizę czynników. Wyróżnia się też dwie metody analizy, a mianowicie analizę głównych składowych i czynników głównych.

Analiza regresji

Jest to metoda, która pozwala na badanie związku między różnymi wielkościami, które występują w danych, a następnie wykorzystanie owej wiedzy do swoistego przewidywania nieznanych wartości wielkości na podstawie wartości innych. Jest to swoiście dowolna metoda statystyczna, która daje warunkową wartość oczekiwaną zmiennej losowej, która odnoszona jest do innych zmiennych lub wektora zmiennych losowych. Analiza ta ma dwie fazy: konstruowanie modelu (regresyjnego) i stosowanie owego modelu. Jest to jedna z popularniejszych w statystyce metod analizy.