论文数据统计的方法有很多种，以下是一些常见的方法：
1.描述性统计：这是最基本的统计方法，用于描述和总结数据的主要特征。包括计算平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
2.推断性统计：这种方法用于从样本数据中推断总体的特性。包括假设检验、置信区间估计、回归分析等。
3.相关性分析：这种方法用于研究两个或多个变量之间的关系。包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
4.因子分析：这种方法用于找出影响数据变动的多个共同因素。
5.聚类分析：这种方法用于将相似的对象分组在一起。
6.主成分分析：这种方法用于减少数据的维度，同时保留大部分的信息。
7.时间序列分析：这种方法用于研究数据随时间的变化趋势。
8.生存分析：这种方法用于研究事件发生的时间和原因。
9.贝叶斯统计：这种方法用于处理不确定性问题，通过先验概率和后验概率来推断结果。
10.非参数统计：这种方法不依赖于数据的分布类型，适用于各种类型的数据。
以上这些方法在实际应用中往往会结合使用，以得到更准确的结果。在进行数据统计时，需要根据研究的目的和数据的特性选择合适的统计方法。