1. Análisis estadístico descriptivo: este es el método de análisis estadístico más básico, utilizado para describir las características básicas de los datos, como la media, la mediana, la desviación estándar, etc.
2. Análisis estadístico inferencial: este método se utiliza para inferir características generales a partir de datos de muestra. Los métodos comunes de análisis estadístico inferencial incluyen la prueba t, la prueba de chi-cuadrado, el análisis de varianza y el análisis de regresión.
3. Análisis estadístico multivariado: Este método se utiliza para tratar la relación entre múltiples variables. Los métodos comunes de análisis estadístico multivariado incluyen análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis de conglomerados y análisis discriminante.
4. Análisis de series de tiempo: Este método se utiliza para procesar datos que varían en el tiempo. Los métodos comunes de análisis de series de tiempo incluyen modelos autorregresivos, modelos de media móvil y modelos de media móvil autorregresivos.
5. Análisis estadístico bayesiano: este método se basa en el teorema de Bayes y se utiliza para tratar la incertidumbre. Los métodos comunes de análisis estadístico bayesiano incluyen la red bayesiana, el método Monte Carlo de la cadena de Markov, etc.
6. Análisis estadístico no paramétrico: este método no se basa en los supuestos de distribución de los datos y es adecuado para datos no lineales y no normales. Los métodos comunes de análisis estadístico no paramétrico incluyen la prueba de suma de rangos, la prueba de Kruskal-Wallis, la correlación de rangos de Spearman, etc.
7. Análisis de supervivencia: Este método se utiliza para procesar datos de supervivencia, como el tiempo de muerte, el tiempo de recurrencia de la enfermedad, etc. Los métodos comunes de análisis de supervivencia incluyen el método de Kaplan-Meier y el modelo de riesgos proporcionales de Cox.
8. Aprendizaje automático e inteligencia artificial: Estos métodos se utilizan para procesar datos complejos a gran escala, como redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, etc.
Los anteriores son solo algunos métodos estadísticos y de análisis de datos de uso común. De hecho, existen muchos otros métodos y técnicas que deben seleccionarse de acuerdo con preguntas de investigación específicas y características de los datos.