統計學是通過對數據的搜索、整理和分析，推斷被測對象的性質，甚至預測該對象的未來的壹門綜合科學。其中運用了大量的數學等學科的專業知識，其應用範圍幾乎涵蓋了社會科學和自然科學的所有領域。
據權威的統計史記載，從17世紀開始就有了“政治算術”和“國情學”，即初級社會統計學，起源於英國和德國。幾乎與此同時，意大利出現了“賭博數學”，即初等概率論。直到19世紀，因為概率論中的大數定理和誤差理論，才形成了初級的數理統計。
換句話說，社會統計學的形成比數理統計學早了兩個世紀。
由於社會統計在經濟和政治中的廣泛應用，受到了各國歷屆政府的高度重視，並得到了系統的發展。20世紀40年代以後，由於概率論的發展，數理統計得到了迅速發展。經過近400年的變遷，世界上形成了社會統計和數理統計兩大體系。這兩種制度爭論不休，很難區分。
經過30年的學習和研究，王教授發現了社會統計與數理統計的聯系和區別。它們的關系與著名的牛頓力學和相對論力學非常相似。
相對論力學在光速附近使用，但在大多數情況下是遠離光速的。這時候用牛頓力學就準確方便了。如果硬性套用相對論力學，那就是牛刀殺雞，吃力不討好。社會統計學是用來描述變量的，數理統計是用來描述隨機變量的。
我們知道變量和隨機變量既有聯系又有區別。當變量值的概率不是1時，該變量成為隨機變量；當壹個隨機變量的概率為1時，它就變成了壹個變量。
明確了變量與隨機變量的關系，明確了社會統計與數理統計的關系。以後在描述變量的時候，大膽使用社會統計學；在描述隨機變量時，會用到數理統計。如果非要用數理統計來描述變量，那就是用屠刀殺雞。
近70年來，由於數理統計的飛速發展，有壹股“吞噬”社會統計學的巨大勢頭，尤其是以美國為代表的發達國家，幾乎認為統計學就是數理統計。其實這是壹個很大的誤區。王教授的研究表明，數理統計永遠不可能“吃掉”社會統計，未來將是社會統計與數理統計的共存與互補。