❶ 社会经济统计学的基本方法
统计学中的研究方法众多，但归根结底，其基本方法主要包括大量观察法、分组法和综合指标法。具体来说：
首先，大量观察法是统计学中一种基础方法，它强调观察研究对象的整体而非单一单位。任何事物都处于相互联系、相互影响的环境中，脱离整体去观察单一事物是不科学的。因此，在统计分析时，通常需要对研究对象进行全面观察，这样才能确保数据的准确性和完整性。
其次，分组法在统计分析中也占有重要地位。它是通过设定特定的分类标准，将研究对象按一定属性划分为不同的组别。这种分组有助于揭示数据之间的内在联系，使统计分析更加精确和深入。
再者，综合指标法则是通过运用各种统计指标，对研究对象的数量特征和关系进行综合分析。这种方法能够将复杂的数据简化为易于理解的指标，帮助研究人员更好地把握数据的本质。
除此之外，统计学领域还有其他重要的方法，如典型调查法、回归与相关分析、统计推断法、科学估算以及预测分析等。这些方法在实际应用中能够帮助研究人员更全面地理解和解释数据，为决策提供有力支持。
总而言之，统计学方法的多样性和灵活性为科学研究提供了坚实的基础，使得我们能够从大量复杂的数据中提取有用信息，从而更好地理解社会经济现象。
1、聚类分析
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析
相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。