ينقسم علم الإحصاء إلى نوعين رئيسيين :

1. الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics):

يهتم هذا النوع بجمع البيانات وتلخيصها وعرضها بطريقة منظمة وسهلة الفهم. لا يتضمن هذا النوع استنتاجات أو تعميمات على مجتمع أكبر من البيانات المتوفرة. أدواته الرئيسية تشمل:

*

قياسات النزعة المركزية:

مثل المتوسط، الوسيط، والمنوال.
*

قياسات التشتت:

مثل المدى، الانحراف المعياري، والتباين.
*

التوزيعات التكرارية:

مثل الجداول التكرارية والرسوم البيانية (أعمدة، خطوط، دوائر...).
*

مُؤشِّرات أخرى:

مثل النسبة المئوية، والمتوسطات المتحركة.

2. الإحصاء الاستدلالي (Inferential Statistics):

يهدف هذا النوع إلى استخلاص استنتاجات وتعميمات حول مجتمع أكبر (Population) بناءً على عينة (Sample) مأخوذة منه. يستخدم هذا النوع من الإحصاء الاحتمالات لنشر نتائج العينة على المجتمع الأصلي. يتضمن هذا النوع:

*

اختبارات الفرضيات (Hypothesis Testing):

لتحديد ما إذا كانت هناك علاقة ذات دلالة إحصائية بين متغيرين أو أكثر.
*

تقدير المعلمات (Estimation):

لتقدير قيم المعلمات السكانية (مثل المتوسط والانحراف المعياري) بناءً على بيانات العينة.
*

تحليل الانحدار (Regression Analysis):

لدراسة العلاقة بين متغيرين أو أكثر وكيفية تأثير أحدهما على الآخر.
*

تحليل التباين (Analysis of Variance - ANOVA):

لمقارنة متوسطات مجموعات مختلفة.
*

التصميم التجريبي (Experimental Design):

لتخطيط وتنفيذ التجارب بشكل فعال.
*

التحليل متعدد المتغيرات (Multivariate Analysis):

لدراسة العلاقات بين ثلاثة متغيرات أو أكثر في آن واحد. يتضمن هذا العديد من التقنيات مثل تحليل المكون الرئيسي، والتحليل العاملي، والتحليل التمييزي.

يُمكن تقسيم الإحصاء الاستدلالي أيضاً بناءً على نوع البيانات المُستخدمة (كمية أو نوعية) وطبيعة المشكلة محل الدراسة.

باختصار، الإحصاء الوصفي يصف البيانات، والإحصاء الاستدلالي يستنتج منها. غالباً ما يتم استخدام كلا النوعين معاً في أي بحث إحصائي كامل.