推论性统计（inferential statistics），法学-社会学-社会学方法-数据分析，通过研究随机样本的数量特征，推论总体的数量特征。在社会研究中，研究者往往需要研究某个群体整体的数量特征，这里的“群体整体”即为总体。由于可行性的问题，以及对成本的考虑，往往不能对这个群体中的所有对象都进行测量和研究，而是对该群体的一个随机样本中的对象进行测量。推论性统计就是利用测量到的样本的数量特征来推论总体的数量特征。概率分布、假设检验、相关分析和（广义的）回归分析都属于推论性统计的内容。由于任何抽样都存在抽样误差，而推论性统计是用样本数据来推论总体，所以对总体数量特征的推论不可能完全准确。推论性统计的假设检验就是以一定的标准，来区分统计分析的结果在多大程度上反映了总体的数量特征，而不是抽样误差的影响。所有的推论性统计都要用到某些统计模型。这些统计模型一般有一些假定，来概括调查到的数据是如何产生的。这些模型包括参数的、非参数的和半参数的。推论性统计的结果一般包括点估计和区间估计。