心理統計學是心理學與統計學的交叉學科，主要研究如何運用統計學的方法來分析心理學中的數據。它涉及數據的收集、整理、分析和解釋，旨在幫助心理學家從複雜的數據中提取有意義的信息，從而支持心理學理論和假設的驗證。
心理統計學的核心內容包括描述統計和推斷統計。描述統計主要涉及數據的概括和展示，如平均數、中位數、標準差等，目的是簡化大量數據，使其更易於理解。推斷統計則用於從樣本數據推斷總體特徵，包括假設檢驗、回歸分析、方差分析等方法，幫助研究者判斷觀察到的效應是否具有統計學意義。
在實際套用中，心理統計學廣泛用於實驗設計、量表開發、行為數據分析等領域。例如，在心理學實驗中，研究者可能使用t檢驗或ANOVA來比較不同實驗條件下的行為差異；在心理測量學中，因子分析和信度分析則用於評估量表的有效性和可靠性。
總之，心理統計學為心理學研究提供了強有力的工具，幫助研究者從數據中揭示人類行為的規律和心理機制。