❶ 社會經濟統計學的基本方法
統計學中的研究方法眾多，但歸根結底，其基本方法主要包括大量觀察法、分組法和綜合指標法。具體來說：
首先，大量觀察法是統計學中一種基礎方法，它強調觀察研究對象的整體而非單一單位。任何事物都處於相互聯系、相互影響的環境中，脫離整體去觀察單一事物是不科學的。因此，在統計分析時，通常需要對研究對象進行全面觀察，這樣才能確保數據的准確性和完整性。
其次，分組法在統計分析中也佔有重要地位。它是通過設定特定的分類標准，將研究對象按一定屬性劃分為不同的組別。這種分組有助於揭示數據之間的內在聯系，使統計分析更加精確和深入。
再者，綜合指標法則是通過運用各種統計指標，對研究對象的數量特徵和關系進行綜合分析。這種方法能夠將復雜的數據簡化為易於理解的指標，幫助研究人員更好地把握數據的本質。
除此之外，統計學領域還有其他重要的方法，如典型調查法、回歸與相關分析、統計推斷法、科學估算以及預測分析等。這些方法在實際應用中能夠幫助研究人員更全面地理解和解釋數據，為決策提供有力支持。
總而言之，統計學方法的多樣性和靈活性為科學研究提供了堅實的基礎，使得我們能夠從大量復雜的數據中提取有用信息，從而更好地理解社會經濟現象。
1、聚類分析
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
2、因子分析
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析
相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析
對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，„，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。