统计分析方法是一种用于处理和解释数据的技术。它是一种研究数据的工具，可以帮助人们从数据中发现规律和趋势，以便做出更好的决策。统计分析方法通常包括以下内容：

1. 描述性统计分析：描述性统计分析是一种用于描述数据集的基本特征的方法。例如，平均数、中位数、众数、标准差和变异系数等。这些指标可以帮助人们了解数据的中心趋势、分布情况和离散程度。

2. 探索性数据分析：探索性数据分析是一种用于发现数据集中的模式和趋势的方法。它包括绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以便更好地了解数据分布的形态和特征。

3. 参数估计：参数估计是一种用于估计数据集中参数的方法。例如，用样本均值估计总体均值、用样本标准差估计总体标准差等。这些参数估计可以用来描述总体的特征，以及对总体参数的推断。

4. 假设检验：假设检验是一种用于检验数据集中假设的方法。例如，用t检验检验两个样本均值是否相等、用卡方检验检验样本是否符合某种分布等。这些假设检验可以帮助人们判断数据集中的假设是否成立。

5. 回归分析：回归分析是一种用于探究变量之间关系的方法。例如，用线性回归分析探究两个变量之间的线性关系、用多元回归分析探究多个变量之间的关系等。这些回归分析可以帮助人们了解变量之间的关系和影响。

6. 方差分析：方差分析是一种用于比较两个或多个组之间差异的方法。例如，用单因素方差分析比较不同组之间的平均数是否有差异、用方差分析比较不同变量对总体方差的贡献等。这些方差分析可以帮助人们比较不同组或变量之间的差异和影响。

总之，统计分析方法是一种非常重要的数据处理和解释工具，它可以帮助人们更好地理解数据集中的规律和趋势，为决策提供更好的依据。