统计方法可以分为多种类型，主要包括以下几种：
描述统计方法
频数分析：对数据集中的各个类别进行计数。
集中趋势分析：计算数据的平均值、中位数、众数等，以反映数据的中心位置。
离散程度分析：通过方差、标准差、四分位差等指标衡量数据的离散或变异程度。
分布分析：研究数据的分布形态，如正态分布、偏态分布等。
图表描述：利用直方图、箱线图、散点图等图表形式直观展示数据特征。
推断统计方法
参数估计：根据样本数据推断总体参数，如均值、比例、方差等。
假设检验：通过样本数据检验关于总体参数的假设是否成立，如t检验、卡方检验等。
置信区间：计算总体参数可能落入的区间范围，以评估估计的精确性。
多元统计方法
回归分析：研究两个或多个变量之间的关系，并建立数学模型进行预测和控制。
聚类分析：将数据集分成不同的组或类别，使得同一组内的数据项相似度高，不同组之间的相似度低。
因子分析：提取数据中的潜在因子，解释变量间的相关性。
动态统计方法
时间数列分析：研究数据随时间变化的模式和趋势，包括趋势、季节性和周期性等。
指数分析：利用指数函数反映社会经济现象的相对变化，如GDP的统计方法包括生产法、收入法和支出法等。
抽样统计方法
普查：对全体调查对象进行全面调查。
抽样调查：从总体中随机抽取一部分样本进行调查，并据此推断总体特征。
重点调查：选择一部分重点单位进行调查，以获取具有代表性的数据。
非参数统计方法
非参数检验：不依赖于数据的具体分布形态，如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验等。
生存分析：研究事件发生的时间及其影响因素。
列联表分析：分析两个分类变量之间的关系，如交叉表。
综合评价方法
综合分析法：结合多种统计方法和专家评估，对统计数据进行综合评价。
数据包络分析（DEA）：评估多投入多产出的决策单元的相对效率。
这些统计方法各有其适用范围和优势，选择合适的方法需根据研究目的、数据特征和分析需求进行综合考虑。在实际应用中，可能需要结合多种方法以获得更全面和准确的分析结果。