要研究Google浏览器插件的安装数量与用户习惯，可以采用以下方法：
1. 数据收集：首先，需要收集有关Google浏览器插件的数据。这可以通过Google Chrome DevTools（开发者工具）中的User Data API实现。该API允许开发者获取用户的浏览历史、搜索历史等数据。
2. 数据分析：收集到的数据需要进行清洗和整理，以便进行分析。可以使用Python等编程语言进行数据处理和分析。例如，可以使用Pandas库对用户数据进行清洗，使用NumPy库进行数据分析。
3. 用户行为分析：通过分析用户在Google浏览器中的行为，可以了解用户对插件的使用情况。例如，可以统计插件的安装数量、用户在插件页面的平均停留时间、用户是否经常使用某个插件等。
4. 用户习惯研究：根据用户行为分析的结果，可以进一步研究用户的习惯。例如，可以分析用户是否喜欢使用某个插件，用户是否经常使用某个插件的功能等。
5. 结果呈现：将分析结果以图表或报告的形式呈现，以便更好地理解用户的习惯和需求。可以使用Python的matplotlib、seaborn等库绘制图表，或者使用Excel、Tableau等工具制作报告。
6. 优化建议：根据研究结果，可以为开发者提供优化建议，以提高插件的用户体验和满足用户需求。例如，可以根据用户对插件的使用情况，推荐更受欢迎的插件；或者根据用户对插件功能的使用频率，优化插件的功能设计。