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根據戴明對統計學的定義，統計學是研究和理解隨機過程和總體的變化，隨機過程和總體中變量之間的相互作用，以及可操作的定義(能夠提高人與人之間有效溝通的隨機過程和總體變量的定義)，最終采取措施減少隨機過程和總體中的變異。因此，統計學被廣泛定義為研究數據。通過數據研究，為進一步研究一般或隨機過程提供基礎。統計學通常分為兩個分支:描述統計學和推斷統計學。

描述統計學主要是對一組數據的收集、分析、介紹和描述。例如，自1790年以來，美國人口普查局每10年收集一次關于美國居民許多特征的數據。另一個例子是2005會計年度某個組織的員工使用的員工津貼。這些津貼可能包括保健費、牙科保健費、病假和員工選擇的特殊保健費。

推斷統計側重于通過數據子集(稱為樣本)對大量數據(稱為總體)做出決策。計算機的發明減輕了統計方法的計算負擔，使更多的人能夠使用這些方法。如今，通常使用Minitab或JMP等統計軟件來完成各種統計方法的計算。

2.列舉研究和分析研究

統計研究方法有兩種:枚舉法和分析法。這兩種研究方法的目的不同，所以我們需要知道它們的區別。

計數研究通常用于得出關于固定地點和時間的人口的結論。引用研究的一個常見例子是政治民意調查。在民意調查中，你從特定地區特定時間(如2013年10月)的所有登記選民列表中選擇一個登記選民樣本。根據樣本結果，你可以對截至2013年10月該地區的整體選民登記情況進行統計推斷。

另一個例子是研究2013年午餐時間某銀行支行的客戶等待時間。基于選取的客戶樣本，可以推斷出2013年的平均等待時間。然而，一些動態問題，如人們為什么在午餐時間來到銀行或等待時間為什么會發生變化，并不在所列研究的范圍內。每個示例都有特定的時間，并且是靜態的。不需要考慮之前或者未來的影響。

分析通常用于研究隨機過程的因果系統，以改善該過程未來的性能。本文以客戶午餐時間在銀行的等待時間為例，分析和討論了平均等待時間為什么會有變化，以及是什么因素導致了這些變化，以期在未來改善銀行的平均等待時間。另一個分析的例子是確定為什么處理在線訂單的時間不同。另一個例子是通過比較一項金融服務的營銷方法來增加市場份額。每個例子都著眼于未來，而不是過去和現在。您可以使用這些信息做出動態決策，并在將來提高流程的性能。

3.區分列舉研究和分析研究。

區分列舉研究和分析研究的簡單規則如下:

如果一個樣本100%回答了調查研究的問題，則為枚舉研究；否則就是分析研究。