統計學細分為：描述統計學 (descriptive statistics)、推論統計學 (inferential statistics)。
描述統計學 (descriptive statistics)
將資料加以組織、總結、呈現，使其令人容易瞭解其中所蘊含的意義。
細分為：圖形技巧 (graphical techniques)、數值技巧 (numerical techniques)。
推論統計學 (inferential statistics)
根據樣本資料 (sample)，推論母群體 (population) 的特性。
統計學主要概念
母群體 (population)
想要研究的所有對象所組成的集合。
樣本 (sample)
母群體 (population) 的子集合。
參數 (parameter, 母數)
關於母群體的描述性量測(descriptive measurement)。
舉例，對於母群體的資料，求得的算術平均數、標準差是一種參數。
統計量 (statistic)
關於樣本的描述性量測(descriptive measurement)。
舉例，對於樣本資料，求得的算術平均數、標準差是一種統計量。
統計推論 (statistical inference)
根據樣本資料 (sample)，估計、預測、決定母群體 (population) 的特性。
因為樣本資料的資訊小於母群體的資訊，這樣的推論無法完全準確。
推論的可靠度量度包含信心水平 (confidence level)、顯著性差異 (signifance level)。
統計推論有2種作法:
(1) 估計 (estimation)
(2) 假設檢定 (hypothesis testing)。
延伸閱讀
[書籍] Managerial Statistics, Chap 1 What Is Statistics? 作者: Gerald Keller
