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  描述統計學（Descriptive Statistics）研究如何取得反映客觀現象的數據，并通過圖表形式對所收集的數據進行加工處理和顯示，進而通過綜合概括與分析得出反映客觀現象的規律性數量特征。內容包括統計數據的收集方法、數據的加工處理方法、數據的顯示方法、數據分布特征的概括與分析方法等。

  推斷統計學（1nferential Statistics）則是研究如何根據樣本數據去推斷總體數量特征的方法，它是在對樣本數據進行描述的基礎上，對統計總體的未知數量特征做出以概率形式表述的推斷。

  描述統計學和推斷統計學的劃分，一方面反映了統計方法發展的前后兩個階段，同時也反映了應用統計方法探索客觀事物數量規律性的不同過程。

  統計研究過程的起點是統計數據，終點是探索出客觀現象內在的數量規律性。在這一過程中，如果搜集到的是總體數據（如普查數據），則經過描述統計之后就可以達到認識總體數量規律性的目的了；如果所獲得的只是研究總體的一部分數據（樣本數據），要找到總體的數量規律性，則必須應用概率論的理論并根據樣本信息對總體進行科學的推斷。

  顯然，描述統計和推斷統計是統計方法的兩個組成部分。描述統計是整個統計學的基礎，推斷統計則是現代統計學的主要內容。由于在對現實問題的研究中，所獲得的數據主要是樣本數據，因此，推斷統計在現代統計學中的地位和作用越來越重要，已成為統計學的核心內容。當然，這并不等于說描述統計不重要，如果沒有描述統計收集可靠的統計數據并提供有效的樣本信息，即使再科學的統計推斷方法也難以得出切合實際的結論。從描述統計學發展到推斷統計學，既反映了統計學發展的巨大成就，也是統計學發展成熟的重要標志。