统计物理学是物理学的一个分支学科，它通过概率论与数理统计的方法来处理大量粒子（如分子、原子等）的集体行为。这门学科的研究对象主要包括了气体、液体、固体以及凝聚态物质中的复杂现象，例如气体的压强、液体的黏度、固体的热力学性质等等。这些现象往往无法用经典力学或量子力学的严格解描述，因为它们涉及到了大量的粒子之间的相互作用，而每个粒子的运动又具有不确定性。因此，统计物理学提供了一种有效的途径来理解和预测物质的宏观性质。

统计物理学的研究方法主要包括以下几点：

1. 微观模型：首先需要建立一个系统的微观模型，这个系统通常由大量相同的粒子组成，比如理想气体模型就是由相互之间没有作用的弹性小球组成的。

2. 状态空间：定义系统的所有可能状态的集合及其概率分布函数。在统计物理中，这个集合被称为“相空间”，其中包含了系统所有的微观状态。

3. 宏观量：定义一些可以用来表征系统宏观性质的物理量，例如温度、压强、体积等。这些量的值可以通过对微观模型的平均或者积分得到。

4. 定律和方程：利用概率论和统计力学的方法推导出描述系统宏观行为的定律和方程，例如玻尔兹曼分布律、吉布斯等式等。

5. 极限过程：考虑系统的某些参数趋于极限的情况，比如温度趋近绝对零度，或者体积趋于无穷大的极限情况，这时可以得出更精确的结果。

6. 蒙特卡洛模拟：对于非常复杂的系统，可以直接使用计算机进行随机模拟，这种方法称为蒙特卡洛模拟，它可以有效地计算出系统的某些特性，尤其是在解决那些难以直接求解的理论问题时非常有用。

7. 实验验证：将理论结果与实际实验数据进行比较，以检验理论的正确性和完善理论模型。在实际应用中，统计物理学的理论常常被用于解释和预测从微观到宏观的各种现象，例如化学反应速率、生物系统的自组织原理、材料科学的相变行为等。

总之，统计物理学是一门结合了统计学、数学和物理学的综合性科学，它的研究方法和成果不仅为理解物质世界的多样性和复杂性提供了深刻的见解，也为许多相关领域的研究和应用奠定了基础。