在已知系统模型结构时，用系统的输入和输出数据计算系统模型参数的过程。
18世纪末德国数学家C.F.高斯首先提出参数估计的方法，他用最小二乘法计算天体运行的轨道。
20世纪60年代，随着电子计算机的普及，参数估计有了飞速的发展。参数估计有多种方法，有矩估计、极大似然法、一致最小方差无偏估计、最小风险估计、同变估计、最小二乘法、贝叶斯估计、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。最基本的方法是最小二乘法和极大似然法。统计检验的目的如下：社会调查往往要涉及大量的变量，并包括众多的个案，而且这些变量之间的关系又往往是错综复杂的，这就使每项调查所要处理与分析的数字信息量十分庞大。处理并理解这么多信息资料是极其困难的，必须设法提炼压缩，找出其内在的特征。统计分析就是帮助人们提高控制数字的能力，透过这些庞杂的数字和复杂的关系去把握其内在的规律性的一种有力的工具。
（2）统计分析的作用主要有：
①可对资料进行简化和描述统计分析的作用之一就是以精简的数字来综合大量的事实，对研究变量自身特征作出清晰的描述，即描述性统计。
②可对变量间的关系进行描述和深入的分析变量间关系是社会研究的最重要的内容之一，统计分析为深入描述和分析变量间关系，进而达到理论解释提供了十分有力的手段。
③可通过样本资料推断总体。在社会研究中，大量的社会调查是抽样调查，如何由样本资料概推到总体，就成为抽样调查必须解决的一个问题，统计学很好的解决了这一问题。它可以通过参数估计和统计检验等手段，将样本资料推论到总体并能指出这种推论的误差及做出这种推论的把握有多大，即推断性统计。
（3）社会研究需要进行多变量分析的原因是：社会现象之间的联系很少是单纯一对一的关系，一种现象的产生，往往需要用多种原因或多种因素进行解释，甚至是用一组相互有关的现象去解释另一组现象。有时这种解释还需要多层次。由于这种多元的相互联系更能反映社会现象联系的实际情况，因此多元统计分析成为深入研究社会现象、进行定量分析的必不可少的工具。
