统计学的统计方法主要包括：描述性统计和推断性统计。

描述性统计是一种通过收集、整理数据，并对数据进行描述和展示的方法。它主要包括以下几个方面：

1. 数据收集：这是统计学的第一步，需要收集与研究问题相关的数据。

2. 数据整理：将收集到的数据进行整理、分类和排序，使其更具条理性和规律性。

3. 数据描述：通过如均值、中位数、众数等统计量来描述数据的集中趋势；通过方差、标准差等描述数据的离散程度；通过频数和百分比来描述数据的分布情况。此外，还包括绘制图表，如直方图、折线图等，来直观地展示数据特征。

推断性统计则侧重于利用样本数据来推断总体特征或做出预测。它主要包括：

1. 参数估计：通过样本数据来估计总体参数，如总体均值、总体比例等。常用的方法有点估计和区间估计。

2. 假设检验：针对总体提出的某个假设，利用样本信息来判断这个假设是否成立。常见的假设检验方法有t检验、卡方检验等。

3. 回归分析：研究变量之间的依赖关系，并对未来的趋势进行预测。包括线性回归、非线性回归等。

4. 方差分析：用于分析不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而判断因素对研究对象的影响大小。常见的有单因素方差分析和多因素方差分析。

综上所述，统计学中的统计方法主要包括描述性统计和推断性统计两大类别，前者用于描述和整理数据，后者用于基于样本数据对总体进行推断和预测。