集中量数(又叫集中趋势，是体现一组数据一般水平的统计量。反应频数分布中大量数据向某一点集中的情况。)

　　差异量数(差异量数就是对一组数据的变异性，即对离中趋势特点进行度量和描述的统计量，也成为离散量数。)

　　相对量数(表示原始变量在其所在分布中地位的量数。)

　　相关量数(描述变量间相关程度的大小，至于他们之间是否有因果关系或者是共变关系则不可妄下定论。)

　　假设检验(通过样本统计量得出的差异作为一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异。)

　　方差分析(又称为变量分析，是斯内德根据费舍的工作发明的一种为了探讨一个因变量和一个或多个自变量)

　　卡方检验(又称百分比检验、列联表分析、交叉表分析，是一种非参数检验，适用于技术资料，对数据总体的形态不做任何假设。)

　　线性回归(通过建立变量间的数学模型对变量进行预测和控制，不但适用于实验数据，还可分析未作控制的观测数据或历史资料。)

　　非参数检验(优点：1.最大优点是，不需要严格的前提假设；2.特别适用于顺序资料，即等级变量；3.很适用于小样。缺点：1最大缺点是，未能充分利用资料的全部信息；2.不能处理交互作用。)