统计学的分析方法主要包括描述性统计和推断性统计。

描述性统计分析是统计学中最基础的一类分析方法。这一方法主要涉及对数据资料进行整理、分类和展示，以便对其进行初步的理解和描述。描述性统计分析的主要手段包括绘制图表、计算描述性统计量，以及通过统计指标来反映数据的分布特征和总体结构等。这类分析方法对于认识数据的基本情况，发现问题以及提供后续分析的基础都至关重要。

推断性统计分析是相对于描述性统计的另一类重要分析方法。它是在对样本数据进行分析的基础上，对总体做出科学的推断。推断性统计分析方法主要包括假设检验、回归分析、方差分析、主成分分析等。假设检验用于验证关于总体参数的假设是否成立；回归分析则用于探究变量间的依赖关系并预测未知数据；方差分析则用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小；主成分分析用于降维和特征提取等。这些方法不仅可以帮助我们理解数据间的内在关系，还能基于样本数据对总体做出合理推断。

此外，随着统计学的不断发展，一些新的统计分析方法也不断涌现，比如机器学习中的很多算法都可以应用于统计学分析，包括聚类分析、生存分析等。这些新的分析方法大大提高了数据分析的效率和精度，使得统计学在各个领域的应用更加广泛和深入。

综上所述，统计学分析方法包括描述性统计分析和推断性统计分析两大类，以及一些新兴的统计分析方法。这些方法各具特色，相互补充，为数据的收集、整理、分析和解释提供了有力的工具。在实际应用中，应根据研究目的和数据特点选择合适的方法进行分析。

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