统计数据有哪几种收集方法 各种统计图表适用于哪些数据类型？
答:根据不同的分类规则，统计数据可以分为不同的类型。这里主要按照三个分类规则来分类。(1)根据采用的测量尺度不同，统计数据可分为分类数据、顺序数据和数值数据。分类数据是指只能归属于某一类别的非数值型数据。比如性别就是分类数据。顺序数据是只能归属于有序类别(如产品等级)的非数值数据。数字数据是用数字刻度测量的观察值，是用自然或计量单位测量事物的结果。(2)根据统计数据的收集方法，可以分为观察数据和实验数据。观察数据是通过调查或观察收集的数据，是在没有人为控制事物的情况下获得的，几乎所有关于社会经济现象的统计数据都是观察数据。在实验中通过控制实验对象收集的数据称为实验数据。(3)根据所描述的对象与时间的关系，统计数据可以分为横截面数据和时间序列数据。在相同或几乎相同的时间点收集的数据称为横截面数据。在不同时间收集的数据称为时间序列数据。
这取决于数据是如何表达的。如果是定量的，比如身高，可以用t检验，如果是其他异常或者方差不均匀，可以用秩和检验。如果是定性的，比如有没有生病，可以用卡方检验。该方法如下:
统计方法是指对统计数据进行收集、整理、分析和解释，并对其反映的问题作出一定结论的方法。
统计方法的正确选择基于:
①根据研究目的，明确界定实验设计的类型、研究因素和水平；
②确定数据特征(正态分布等。)和样本量；
③正确判断对应的统计数据类型(计量、计数、等级数据)，同时根据统计方法的适用条件正确计算统计值；
最后，根据专业知识和数据的实际情况，结合统计学原理，灵活选择统计分析方法。
抽样估计又称抽样推断和参数估计。它是基于抽样调查的数据推测，即利用抽样调查获得的某些单位的数量特征来估计和计算整个人口的数量特征。抽样估计是描述总体的另一种重要方法。具有成本低、适用性强、科学性高的特点。因此，国内外许多领域都广泛采用抽样推断来收集和分析统计数据。
抽样估计是位估计和。区间估计的两种方法。
点估计又称定值估计，是用实际样本指标值作为总体参数的估计值。点估计的方法简单，一般不考虑抽样误差和可靠性。适用于推理的准确性和可靠性不高的情况。
区间估计是根据样本指数、抽样误差和概率保证度来推断总体参数的可能范围。在统计实践中，通常用一个区间及其出现概率来估计总体参数，并保证总体参数以一定概率包含在估计区间内，这就是参数的区间估计问题。区间估计是抽样估计的主要方法。估计区间有两个方面:一是根据样本指数和抽样平均误差估计总体指数的可能范围；其次，估计在这个范围内推断整体指数真实值的可靠性。
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