统计学论文的研究方法多种多样，每种方法都有其特定的应用场景和目的。以下是一些常见的统计学论文研究方法：

描述性统计分析：通过计算数据的均值、标准差、频数等指标，研究者可以对数据的基本特征进行描述和总结。

探索性数据分析：这是一种通过图表和图形展示数据分布和关系的方法。通过绘制散点图、柱状图等图形，研究者可以发现数据之间的潜在关系和趋势。

推断性统计：从样本数据出发，通过概率论和数理统计原理，对总体参数或未知变量进行估计或假设检验。常见的推断性统计方法包括t检验、ANOVA（方差分析）、卡方检验、相关与回归分析等。

聚类分析与判别分析：聚类分析将个体按照相似性归类，而判别分析则预测个体所属类别。

统计模型法：在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，还需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究。这通常需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟。

统计推断法：这是由样本观测数据来推断总体数量特征的方法。它基于概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法。

总的来说，选择哪种研究方法取决于研究的目的、数据的特性以及研究问题的性质。在实际研究中，研究者可能需要综合运用多种方法来得到更全面和准确的结果。同时，也需要注意方法的选择应契合研究目的与数据特性，避免盲目套用高级统计方法导致结果解释困难或得出错误结论。