Respuesta: Las técnicas estadísticas utilizadas en el análisis de datos pueden variar según el estudio, pero aquí te presento algunas de las más comunes:

1. Análisis de regresión: Es utilizado para entender la relación entre variables. Puede ayudar a predecir una variable dependiente (como el ingreso) en base a variables independientes (como la edad, la educación, etc.)

2. Pruebas de hipótesis (t de Student, Chi-cuadrado, etc.): Estas pruebas son utilizadas para determinar si hay una diferencia estadísticamente significativa entre dos o más grupos.

3. Análisis de varianza (ANOVA): Similar a las pruebas de hipótesis, ANOVA se utiliza para comparar las diferencias entre tres o más grupos.

4. Análisis de correlación: Se emplea para entender la relación entre dos variables.

5. Análisis de componentes principales (PCA): Este método se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos, destacando las variables que explican la mayor cantidad de variabilidad en un conjunto de datos.

6. Análisis de conglomerados (clustering): Esta técnica se utiliza para agrupar conjuntos de datos con características similares.

7. Análisis de series temporales: Este método se utiliza para analizar datos recopilados a lo largo del tiempo para identificar tendencias o patrones cíclicos.

Estas técnicas son herramientas poderosas en análisis de datos, y usualmente son implementadas a través de software especializado como R, SPSS, Excel, Python et al. Su elección y aplicación dependen del contexto del estudio y la naturaleza de los datos.