统计学的常用方法包括：描述性统计、推论统计、数理统计和多元统计分析。
描述性统计是统计学的基础部分，主要用于呈现和描述数据。它包括对数据进行收集、整理、分类和展示，以便更好地理解数据的特点和趋势。描述性统计通过制作图表（如直方图、折线图等）以及计算数据的基本描述指标（如均值、中位数、标准差等）来实现这一目标。这些描述性统计量有助于研究者了解数据的集中程度、离散程度以及数据的分布情况。
推论统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。它基于样本数据对总体做出推断，通过假设检验和区间估计等技术来评估推断的可靠性。推论统计特别关注如何控制抽样误差，确保样本能够代表更大的总体，从而使得对总体的推断具有意义。这种方法广泛应用于科研实验、民意调查等领域。
数理统计是数学与统计学相结合的一个分支，侧重于研究随机现象的数学模型。它运用概率论的知识对数据的收集、分析和推断进行数学处理。数理统计方法包括回归分析、方差分析、时间序列分析等，这些方法可以帮助研究者探究变量之间的关系，预测未来的趋势，以及检验不同群体或样本之间的差异。
多元统计分析是一种处理多变量数据的统计方法。它涉及多个变量之间的关系分析，以及如何通过变量来揭示数据内部的隐藏结构。多元统计分析的方法包括聚类分析、因子分析、主成分分析等。这些方法在市场调研、社会调查、医学诊断等领域有着广泛的应用，可以有效地处理高维数据并提取关键信息。
总结来说，统计学的各种方法各有侧重，互相补充，为数据处理和分析提供了有力的工具。这些方法的正确运用对于有效解读数据背后隐藏的信息至关重要。
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