1. 统计学的基本思想：

样本估计总体：利用部分数据推断整体特征。

统计推断：包括点估计和区间估计，用来估计总体参数。

回归分析：研究变量间的关系，预测因变量基于自变量的变化。

假设检验：验证关于总体的假设是否成立，如t检验、ANOVA、卡方检验等。

2. 常用统计学方法：

描述统计学：总结数据特征，如平均数、中位数、标准差、百分位数等。

推论统计学：从样本推断总体，包括参数估计、假设检验（如t检验、ANOVA、z检验）。

统计学的基本方法有哪些

非参数统计：不依赖特定分布，如Wilcoxon检验、MannWhitney U检验。

回归分析：研究变量关系，如线性回归、逻辑回归。

方差分析（ANOVA）：比较多组均值差异。

假设检验：包括但不限于t检验用于小样本均值比较，F检验用于方差齐性或ANOVA，卡方检验用于分类数据关联性。

3. 现代统计学方法：

随着计算技术进步，引入了动态图形、非线性估计、重采样方法等。

强调基于模拟的推断，适应复杂数据和模型。

4. 应用领域：

广泛应用于医学、信息技术、工程、金融、市场营销等多个领域。

在特定领域如药品检验、文献计量学中有特定应用，如质量控制图、F和t检验、拟合优度检验等。

5. 基本原则：

随机性、对照性、重复性和均衡性是应用统计方法时应遵循的原则。

研究设计需明确，确保统计分析的有效性和可靠性。

这些方法构成了统计学的基础，帮助研究人员从数据中提取信息，进行科学决策。