统计总体检测通常包括对总体数据的描述性统计、推断性统计和假设检验等方面的测试，以了解总体的特征、分布和差异。

数据收集：确保数据的准确性和完整性。

数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。

描述性统计：计算均值、中位数、标准差等。

频率分布：分析数据的分布情况。

中心趋势度量：确定总体的集中趋势。

离散程度度量：评估总体的分散程度。

正态性检验：判断数据是否符合正态分布。

相关性分析：研究变量之间的关系。

回归分析：建立变量之间的预测模型。

假设检验：验证关于总体参数的假设。

方差分析：比较多个总体的均值。

卡方检验：检验分类变量之间的关系。

t 检验：比较两个总体的均值。

置信区间估计：估计总体参数的范围。

抽样方法评估：检查抽样的合理性。

样本量确定：确定合适的样本大小。

统计模型评估：评估模型的拟合优度。

数据可视化：通过图表展示数据分布和关系。

异常值检测：识别数据中的异常点。

数据变换：对数据进行转换以满足分析要求。

多重比较：在方差分析后进行多个总体的比较。

非参数检验：适用于不符合正态分布的数据。

生存分析：研究事件发生的时间。

聚类分析：将总体分成不同的组。

判别分析：区分不同的总体。

因子分析：提取潜在的因子。

可靠性分析：评估测量的稳定性。

灵敏度分析：研究模型对参数变化的敏感性。

功效分析：确定样本量是否足够。