统计分析是研究数据收集、处理、分析和解释的科学方法。它包括两个方面的分析方法：描述性统计和推断性统计。
1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整理和描述，以便于观察和理解数据的基本特征。它包括以下几个方面：
- 集中趋势：描述数据的中心位置，如平均值、中位数、众数等。
- 差异程度：描述数据之间的差异程度，如方差、标准差、极差等。
- 分布形态：描述数据的分布情况，如正态分布、偏态分布、峰度等。
- 数据离散程度：描述数据的离散程度，如四分位数、百分位数等。
- 数据变异系数：描述数据的变异程度，如标准差与均值的比值等。
2. 推断性统计：推断性统计是在样本数据的基础上，对总体参数进行估计和推断的方法。它包括以下几个方面：
- 假设检验：通过提出假设，检验样本数据是否具有显著性，从而推断总体参数。常见的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。
- 置信区间：根据样本数据，估计总体参数的置信区间，以表示我们对总体参数的估计范围。置信区间的计算方法有多种，如单侧置信区间、双侧置信区间、点估计法等。
- 最大似然估计：根据样本数据，估计总体参数的最大似然估计值，以表示我们对总体参数的估计。最大似然估计方法适用于连续型总体参数的估计。
- 贝叶斯估计：根据贝叶斯定理，将先验知识与样本数据相结合，估计总体参数的后验概率分布。贝叶斯估计方法适用于非参数型总体参数的估计。
总之，统计分析包括描述性和推断性两个分析方法。描述性统计主要用于对数据进行整理和描述，而推断性统计则用于在样本数据的基础上，对总体参数进行估计和推断。这两种方法相互补充，共同构成了统计分析的核心内容。
