數據可從網上搜索，統計年鑒及各大數據庫都有，再通過統計軟件作分析，例如相關分析和回歸分析，這種論文偏理論型。
推論統計學被用來將資料中的數據模型化，計算它的機率並且做出對於母體的推論。這個推論可能以對/錯問題的答案所呈現（假設檢定）。
對於數字特征量的估計（估計），對於未來觀察的預測，關聯性的預測（相關性），或是將關系模型化（回歸）。其他的模型化技術包括變異數分析（ANOVA），時間序列，以及數據挖掘。
為了實際的理由，我們選擇研究母體的子集代替研究母體的每壹筆資料，這個子集稱做樣本。以某種經驗設計實驗所搜集的樣本叫做資料。
資料是統計分析的對象，並且被用做兩種相關的用途：描述和推論。描述統計學處理有關敘述的問題：資料是否可以被有效的摘要，不論是以數學或是圖片表現，以用來代表母體的性質？基礎的數學描述包括了平均數和標準差。圖像的摘要則包含了許多種的表和圖。