这是一门探讨如何有效搜集、整理、分析并推断数据的科学方法论，基于所收集的数据对研究对象进行判断与决策。
科学的数量方法为应用统计学的研究提供了坚实的理论基础和实践条件。
持续地优化和完善理论统计学中的数量方法，以推动其进一步发展。
此领域专注于对客观现象进行数量上的计量、观测、概括与表述。
它研究如何根据总体中的部分样本数据来推测整体数据的方法。
例如，当考虑一个具体的总体时，如全国人口，它的总体容量是有限的。相比之下，宇宙星球的总数则是一个无穷大的总体容量。
子集是从总体中随机选取，作为总体代表的个体集合。
变量的取值可以是整数，如人数、设备数量，这样的变量变动具有明确的方向性。
有些变量的取值可以在整数之间取无限数值，如身高、体重或收入支出，这样的变量变动可能没有确定的方向。
在统计学中，因变量和自变量是关键概念，它们描述了数据间的关系，尤其是因果关系。
因变量是受自变量影响的变量，通常表示为y，研究者希望解释或预测这个变量。
自变量则是实验或观察中独立变化的变量，它是导致因变量变化的原因，也被称为解释变量，通常表示为x。研究者通过操纵自变量来观察其对因变量的影响。
下面通过几个实例来阐释这两个概念：
当价格水平（自变量）发生变化时，会影响到购买该产品的消费者数量（因变量）。例如，价格降低可能会增加消费者数量，而价格上升则可能减少消费者数量。
如果饮食习惯（自变量）发生改变，比如增加蔬菜摄入量，可能会影响到身体健康状况（因变量），如血压或体重的变化。
统计分析中，通过控制和改变自变量，可以观察并理解因变量的变化，从而揭示变量之间的因果关系。
概念上用来衡量研究对象某种特征数量的统计工具。
总体指标往往未知，但可以通过观测得到个体指标。
对于个体，可以采用不同的计量尺度进行类别分的测量，如男女之分，这是最简单的计量尺度。
排序的计量尺度用于对个体进行排序，例如等级区分。
对个体特征差距进行测量的尺度，以及测量个体特征绝对数量大小的尺度。
单个统计指标通常反映研究对象的某一方面的特征数量，但一系列相互关联、互补的统计指标集合能够全面地描述研究对象的各个方面特征数量。
这种统计指标体系反映了总体及其个体的各个方面特征数量，相互关联且互补。
包括绝对数指标、相对数指标和平均数指标等不同类型的统计指标。
绝对数指标用于反映研究对象某一方面绝对数量的统计，如人口数、财政收入、利润额等，这些指标有计量单位。
累积发生数值总量指标反映研究对象在某一时间内的总量。
时点数值总量指标则反映研究对象在某个特定时间点的数值总量。
比率指标是通过两个互相联系的统计指标相除得出的，如投资率、生产率等。
设置统计指标体系的框架是建立指标体系的第一步。
确定每个指标的内涵和外延是建立科学指标体系的关键步骤。
为每个统计指标确定合适的计量单位是确保数据准确性的重要环节。
确定每个统计指标的计算方法是实现数据可操作性的基础。