群眾觀察方法
這是統計活動過程中(即統計調查階段)收集數據的基本方法:即對所研究的現象人群中足夠多的個體進行觀察和研究，以了解該人群有規律的數量特征。大量觀察的數學基礎是大數定律，這意味著雖然每個個體受不同偶然因素的影響，在數量上有少許差異，但它們可以相互抵消，在整體上呈現壹種穩定的規律性。所以，只有觀察到足夠數量的個體，觀察的綜合結果才會趨於穩定，基於大量觀察的數據才會給出壹般性的結論。各種統計調查方法都屬於大量的觀察法。
統計分組方法
由於所研究現象的復雜性、差異性和多層次性，我們需要對現象進行分組或分類研究，以便在同質的基礎上探索不同分組或分類之間的差異。統計分組在整個統計活動過程中起著重要的作用。在統計調查階段，可以用統計分組法收集不同種類的數據，提高抽樣調查的樣本代表性(即分層抽樣法)。在統計整理階段，可以用統計分組的方法對各種數據進行處理和存儲，為編制分布數列提供依據；在統計分析階段，可以通過統計分組的方法，劃分現象類型，研究整體內部結構，比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)，分析不同變量之間的相關性。統計學中的統計分組方法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法。
綜合指數法
統計研究現象的數量特征是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指數，是指用來從整體上反映所研究現象的數量特征和數量關系的範疇及其數值，常見的有總量指數、相對指數、平均指數和符號變異指數。綜合指數法在統計學尤其是社會經濟統計中具有非常重要的作用，是描述性統計的核心內容。如何最真實、最客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特征和數量關系，是統計指標理論研究的壹大課題。
統計模型方法
在用統計指標反映所研究現象的數量特征時，我們往往需要對相關現象之間的量變關系進行定量研究，以了解壹種現象的量變與另壹種現象的量變之間的關系以及這種變化的影響程度。在研究這種量變關系時，需要根據具體的研究對象和壹定的假設，用合適的數學方程來模擬。這種方法稱為統計模型法。
統計推斷方法
在統計認知活動中，我們觀察到的往往只是所研究現象總體的壹部分，我們只有隨機的樣本觀察數據，而了解總體的數量特征是統計研究的目的，這就要求我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，從樣本觀察數據中推斷出總體的數量特征。這種從樣本中推斷總體的方法叫做統計推斷。統計推斷方法已經應用於統計研究的許多領域。除了最常見的壹般指標推斷外，統計預測中統計模型參數的估計和檢驗以及原始時間序列的估計和檢驗也屬於統計推斷的範疇，存在誤差和置信度的問題。在實踐中，這是壹種有效而經濟的方法，應用範圍廣，發展迅速。統計推斷已成為現代統計學的基本方法。
參考資料:
百度百科統計