统计应用软件分析方法的类型主要包括以下几种：
1. 描述性统计分析：这是最基本的统计分析方法，主要用于描述数据的基本特征，如均值、中位数、众数、方差、标准差等。描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况和波动范围，为进一步的推断性统计分析打下基础。
2. 推断性统计分析：这是在描述性统计分析的基础上，对样本数据进行推断，以得出关于总体的结论。推断性统计分析主要包括参数估计和假设检验。参数估计用于估计总体参数，如均值、比例等；假设检验用于检验某个结论是否成立，如t检验、卡方检验、F检验等。
3. 相关性分析：这是研究两个或多个变量之间是否存在某种关系的方法。相关性分析包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等。皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度；斯皮尔曼秩相关系数用于衡量两个变量之间的非线性关系强度。
4. 回归分析：这是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的方法。回归分析包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。线性回归用于研究一个自变量和一个因变量之间的关系；逻辑回归用于研究一个二分类因变量和一个自变量之间的关系；多元回归用于研究多个自变量和因变量之间的关系。
5. 聚类分析：这是根据数据的特征将数据分为若干个组别（簇）的方法。聚类分析包括层次聚类、K-means聚类、DBSCAN聚类等。层次聚类是根据距离或相似度将数据分为不同层次的方法；K-means聚类是根据距离将数据分为K个簇的方法；DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类方法，可以根据数据点之间的距离自动确定聚类数目。
6. 主成分分析：这是通过降维技术将多个变量转化为少数几个综合变量（主成分）的方法。主成分分析可以保留原始数据的主要信息，同时减少数据的维度，便于后续的分析。
7. 因子分析：这是研究多个变量之间是否存在共同因素的方法。因子分析可以将多个变量表示为少数几个共同因素的组合，从而揭示变量之间的结构关系。
8. 时间序列分析：这是研究数据随时间变化规律的方法。时间序列分析包括自回归模型、移动平均模型、自回归移动平均模型等。自回归模型用于研究数据的时间序列特征；移动平均模型用于研究数据的趋势和季节性；自回归移动平均模型结合了两者的优点，可以同时考虑趋势和季节性因素。
9. 生存分析：这是研究研究对象在一段时间内的生存状态和影响因素的方法。生存分析包括寿命表分析、Cox比例风险模型、Kaplan-Meier曲线等。寿命表分析用于描述研究对象在不同时间段的生存状态；Cox比例风险模型用于研究影响研究对象生存时间的影响因素；Kaplan-Meier曲线用于绘制研究对象的生存时间分布图。
10. 文本挖掘：这是从大量文本数据中提取有用信息的方法。文本挖掘包括词频统计、TF-IDF、主题模型等。词频统计用于计算文本中每个词的出现频率；TF-IDF用于衡量词在文档中的重要性；主题模型用于发现文本中的隐含主题。
总之，统计应用软件分析方法种类繁多，每种方法都有其独特的应用场景和优势。在实际研究中，我们需要根据具体问题选择合适的分析方法，以便更准确地理解和解释数据。
