統計誤用

统计误用是指统计学的争论被断言为谬误。在一些情况，这些误用是意外发生的。可是，在其他情况，这都是有目的的，而且会令犯罪者(使用统计误用的人)从中得到好处。当其统计原因涉及到错误或误用，便构成了统计谬误。
错误的统计陷阱会对知识的追求带来负面的影响。例如将一个医学上的谬误会花上数十年，并会招致人命损失。
误用是很常发生的。即使一些专业的科学家、数学家和统计员小心检查所有数据，仍有可能被些简单的方法玩弄到。有科学家发现这是因为他们欠缺有关概率论的知识和其测试欠标准化。

去除不利数据

一间公司所需做的事就是找出推广中性(无用)的产品的方法，例如︰有40个研究指出产品的置信等级有95%。如果该产品真的是无用的，这个数据便会是由1份指出产品是好的、1份指出产品是不好的及38份不确定的研究(38是40的95%)得出的平均值。当研究报告越多时，这个策略便会越有效。
组织是不会把他们的所有研究都公开的，例如烟草公司否认吸烟和癌症之间的关联，而提倡禁烟组织和媒体就尝试着证明吸烟和多种的痛症是有关联的，或减肥药物制造商也常用这个策略。
另一个常见的技巧就是进行其测试中有大量应变项(dependent variable)的研究。例如︰一个测试治疗方法的效果的研究可以存活率、在医院的平均日数、病人自报的疼痛程度等作为应变项。最少一个变项会碰巧展示与自变项(independent variable)的可能性便会增加。

轻率概化

轻率概化是当一个统计的的特定总体不能代表原本总体时发生的谬误。
例如，假设在夏天时的苹果100%也是红色的。那么，“所有苹果都是红色”的推断便是过度类化，因为原本的统计只对那些在夏天的苹果正确，而不能代表所有苹果；或者看到发达国家废除死刑后的治安数据，就断定死刑对治安没有影响，但发达国家废除死刑后的状况不能代表所有国家的状况。
在现实生活中，禁止通过电话的政治民意调查可见到过度类化的谬误。由于年青人只拥有一部手提电话，而非也拥有一部家用电话，这种年青人会被视为自由主意者，而没有家用电话的年青人很大机会会被当作整体，这些民意调查便有效地使很多自由的选民排除在外。
因此，使用这种技巧的民意调查所检验的年青人的投票意愿，是不能在没有过度类化的情况下声称能代表所有年青人的真正投票意愿，这是因为其使用的样本不是整个总体的代表。
当资料在某个媒体经过非技术性的来源，过度类化便经常出现。

以偏概全(抽样偏差, biased samples)

科学家在过去以巨大的代价学到搜集良好的实验数据以做统计分析是困难的，像例如说安慰者效应常常会非常强大，一个例子是在一个实验中，所有的受试者在接触被贴上“毒藤”标签的惰性物质之后，都起了皮疹，反倒那些接触被贴上“无害”标签的毒藤的人，只有少数人起来皮疹。研究者现在借由双盲随机化比较实验来应对此现象。比起分析本身，统计学家通常更担心资料的真确性，而这反映在统计学当中一门被称为“实验设计”的研究当中。
做民调的人在过去也以巨大的代价学到搜集良好的调查资料以做统计分析是困难的。一个潜在的例子是在资料收集上手机所产生的选择效应（此事在本文“轻率概化”一节中也有谈及），如果拥有传统电话的年轻人并不能代表年轻人整体，那么电话抽样就会出现偏差。样本观察当中有许多陷阱，在实际执行时，要非常地小心；另外，在电话抽样时，往往要打将近3000通电话，才能得到一千个样本。因此对于母体的简单随机抽样“并不简单，也未必随机”。

深挖数据

深挖数据是对数据挖掘的一种滥用。在深挖数据中，行为者在没有预先对需要检验的假设做出决定的状况下，检视大笔的资料，以寻找关联。由于在一般状况下，要建立两个变数间的关联所需的置信区间通常是95%（这表示观察到的关系，有95%的可能性不是随机的），因此在任意两组随机的变数间找到关联的几率依旧有5%。由于人们在深挖数据的时候，通常会检视大笔且有多个变数的资料，进而会检视更大量的变数对之故，因此在任何这类的研究中，几乎都一定能找到统计上看起来相关但可疑的结果。
当注意的是，深挖数据是找到可能假说的有效方法，但由此方法找到的假说，必须以其他的资料来检视，而不能用被用于深挖数据的原始资料来检视；而深挖数据所造成的误用，会在将发现的假说视为事实，而未做进一步确认的时候发生。
或曰：“你不能合理地用和指出某特定假说的资料相同的资料，来检验该项假说，对治此状况的方法很明确，就是一旦你有了一个假说，就要为你现在认为存在的效应，特别设计一项研究。一旦测试的结果是统计相关的，你就有了确实的证据。”

数据操纵

数据操纵指的是选择性使用数据（可参见发表偏差）或甚至捏造数据的作为。
选择性使用数据的状况很多，最常见的例子就是选择那些模式符合研究者所偏好的假说的结果，而忽略掉其他那些和假说不合的结果。
一般而言，科学家会质疑不能被其他调查者重现的研究结果；然而，一些科学家会拒绝出版他们所用的数据和研究方法。
数据操纵是统计分析诚实性上一个非常严重的问题；不过离群值、数据缺失和非常态性都会对统计分析的真确性，造成负面的影响，在分析开始前，研究数据本身并对其确实存在的问题进行修补是合理的。或曰：“在任何分散的图表上，都多少会有一些点，是偏离资料主体所形成的云的。这些点应当被剔除，以清楚呈现因果关系。”

其他谬误

其他的谬误包括“拿苹果跟橘子比”、误用平均数（像是例如说“男人和女人平均有一颗睾丸”，前总统德怀特·艾森豪威尔对一半的美国人的智力不足平均水平的震惊）、“均值回归”（regression toward the mean）以及“垃圾进，垃圾出”等等；此外，一些统计数据就纯粹与议题无关。
安斯库姆四重奏是一组虚构的数据，被用以显示简单描述统计（以及未经过数值分析的统计图的数值）的不足。