常用的统计方法可以分为描述统计和推断统计两大类。以下是这两大类中的一些具体方法：
描述统计
集中趋势的度量：均值、中位数、众数
离散程度的度量：方差、标准差、四分位距（IQR）
分布形态的度量：偏度、峰度
数据可视化：直方图、箱线图、散点图
数据整理：频数分布表、交叉表
推断统计
参数检验
U检验：大样本情况下对均值进行检验
T检验：小样本情况下对均值进行检验，包括单样本、配对样本、两独立样本
方差分析（ANOVA）：比较多组均值差异
卡方检验：分类变量独立性检验
非参数检验
K-量检验：检验数据是否符合特定分布
Wilcoxon符号秩检验：非参数检验中的一种，用于配对样本均值差异检验
Mann-Whitney U检验：非参数检验中的一种，用于两独立样本非参数检验
置信区间
参数估计：总体均值、比例等的置信区间估计
相关分析
皮尔逊相关系数：衡量线性相关程度
斯皮尔曼等级相关系数：衡量非参数相关程度
回归分析
线性回归：预测因变量基于一个或多个自变量
逻辑回归：预测二元分类结果
聚类分析
K-均值聚类：将数据分为K个聚类
层次聚类：构建数据聚类的层次结构
其他方法
生存分析：研究在一段时间内发生特定事件的概率
典型相关分析：研究两组变量之间的相关性
ROC分析：接收者操作特征曲线分析，用于诊断测试评估
这些方法可以单独使用，也可以组合使用，以适应不同的数据分析需求。选择合适的方法对于得出有效的结论至关重要