Štatistici potrebujú presnú definíciu problému, ktorý študujú, aby mohli dostať presné dáta o ňom. Napríklad predstavme si, že štatistici majú skúmať problém zistenia počtu obyvateľov Žiliny k presnému dátumu. Štatistici by jasne definovali, čo znamená obyvateľ, aby bolo jasné, kto má byť zahrnutý do počtu. Štatistik by presne určil, či novonarodené deti v pôrodnici, študenti dočasne študujúci v inom meste a ľudia, ktorí sú v Žiline na návšteve odinakiaľ budú považovaní za obyvateľov. Ak by štatistik jasne nedefinoval slovo obyvateľ, bolo by nezvyčajne ťažké začať zbierať dáta.

Navrhnúť spôsoby zberu dát je jednou z najdôležitejších úloh štatistika. Niektoré pozorovania sú rýchle a lacné, ako napríklad odčítať teplotu na teplomere. Často však štatistici urobia malý počet starostlivo navrhnutých pozorovaní, ktoré nazývame vzorka, aby obdržali informácie o celku.

Štatistici rozdeľujú metódy analýzy dát do dvoch skupín: (1) exploratívne metódy a (2) konfirmatívne metódy. Exploratívne metódy za používajú na to, aby sme zistili, čo nám dáta naznačujú. Niekedy tieto metódy zahrňujú prostý výpočet priemerov alebo percent. Inokedy sa používa zobrazenie rozmiestnenia dát na grafe. Pre konfirmatívne metódy je typické použitie teórie pravdepodobnosti, aby sme sa pokúsili zodpovedať špecifické otázky. Moderné štatistické metódy – exploratívne i konfirmatívne – zahrňujú veľmi veľa výpočtov, preto sa používajú špeciálne počítačové programy, aby sme mohli využiť rôzne spôsoby analýzy.

Pomocou odvodzovania štatistici z malého počtu pozorovaní alebo experimentálnych meraní zovšeobecňujú výsledky pre populáciu ako celok. Výsledky môžu byť uvádzané vo forme tabuľky, grafu alebo percentuálne. Ale pretože štatistici skúmali len malú vzorku a nie celú populáciu, interpretácia výsledkov musí odrážať túto neistotu prostredníctvom pravdepodobných vyhlásení a intervalov hodnôt.