Statistics, science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data. 国勢調査のデータやさまざまな経済活動に関する情報に対する政府のニーズが、統計分野の初期の原動力の多くを提供した。
データとは、収集、分析、およびプレゼンテーションや解釈のために要約された事実や数字のことです。 データは量的なものと質的なものに分類されることがあります。 定量的データは、何かがどのくらい、またはいくつあるかを測定し、定性的データは、同様の項目のカテゴリにラベル、または名前を提供します。 例えば、ある研究が、100人のサンプルの年齢、性別、配偶者の有無、年収などの特徴に興味を持っているとします。 これらの特性は研究の変数と呼ばれ、各変数のデータ値は各個人に関連付けられる。 つまり、28歳独身男性、年収3万円の場合、28、男性、独身、3万円というデータ値が記録されることになる。 100人の個人と4つの変数で、データセットは100×4＝400項目となる。 この例では、年齢と年収は量的変数であり、対応するデータ値は、各個人が何年で、いくらであるかを示している。 性別と配偶者の有無は質的変数である。 性別は男性、女性というラベルで、婚姻状況は独身、既婚、離婚、寡婦というラベルで表します。
観察研究のデータ収集には標本調査法が、実験研究のデータ収集には実験計画法が使われます。 記述統計の領域は、主にグラフ、表、数値サマリーを使ってデータを表示し、解釈する方法に関するものである。 統計学者が標本（母集団の一部）から得たデータを使って母集団に関する記述を行う場合は常に、統計的推論を行っていることになる。 推定と仮説検定は、統計的推論を行うために使用される手順である。 ヘルスケア、生物学、化学、物理学、教育、工学、ビジネス、経済学などの分野では、統計的推測が広く活用されています。 確率は統計的推論において重要な役割を果たし、推論の質と精度の尺度を提供するために使用される。 統計的推論の手法の多くは、この記事で紹介されている。 これらの方法の中には、主に単一変数の研究に用いられるものもあれば、回帰分析や相関分析のように、2つ以上の変数間の関係について推論するために用いられるものもあります。