翻译论文中常用的统计方法多种多样，这些方法旨在帮助研究者从数据中提取有意义的结论，验证假设，或揭示变量之间的关系。以下是一些常见的统计方法：

描述性统计：描述性统计是科研论文中最基础的统计工具，通过对原始数据进行整理、计算和汇总，形成易于理解的统计指标，如均值、中位数、标准差等。

推断性统计：推断性统计借助概率论原理，通过对样本数据的分析，对总体参数（如总体均值、比例等）做出合理估计或进行假设检验。常见的推断性统计方法包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。

t检验：t检验亦称student t检验（Student's t test），主要用于比较两个样本均值是否存在显著差异。它分为配对t检验和非配对t检验（独立样本t检验）。配对t检验适用于配对设计计量资料均数的比较，而非配对t检验则适用于完全随机设计的两样本均数的比较。

单因素方差分析：单因素方差分析（one-way ANOVA）用于对多个（两个以上）处理平均数进行假设检验。它要求各样本是相互独立的随机样本，且各样本均来自正态分布总体，同时各样本的总体方差相等。

重复测量方差分析：重复测量方差分析（repeated measurement ANOVA）用于每个受试对象在不同时间点进行了重复测量的情况。它同样需要进行Post Hoc检验，以比较不同时间点的均值差异。

双因素方差分析：双因素方差分析（two-way ANOVA）用于分析两因素实验资料的方差。它需要满足因变量是连续变量、存在两个自变量且都是分类变量、具有相互独立的观测值等假设。

相关与回归分析：相关分析揭示两个连续变量之间的关系强度和方向，而回归分析则进一步探究自变量对因变量的影响程度及模型预测能力。

卡方检验：卡方检验主要用于分析分类变量间的关联性，如性别与吸烟习惯的相关性研究。

非参数检验：当数据不满足参数检验的假设时，可以使用非参数检验，如Mann–Whitney U检验等。

此外，根据具体的研究设计和数据类型，还可能采用其他统计方法，如聚类分析、判别分析、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等算法。

需要注意的是，选择哪种统计方法应基于研究目的、数据特性以及假设条件等因素综合考虑。同时，在进行统计分析时，应确保数据的质量和分析的准确性，避免过度依赖P值而忽视效应量、置信区间等重要信息。

最后，需要强调的是，统计方法只是工具，其结果需要结合专业知识和实际情况进行解读和应用。在翻译论文中应用统计方法时，应遵循学术规范和伦理要求，确保研究的科学性和可信度。