心理統計學是心理學研究中不可或缺的一部分，它結合了統計學的方法與心理學的理論，幫助研究者分析心理現象中的數據和變數。這門課程通常包括以下幾個核心內容：
描述性統計：介紹如何整理和總結數據，包括頻數分布、集中趨勢（如平均數、中位數、眾數）和離散程度（如方差、標準差）。
機率論基礎：講解機率的基本概念，包括事件、樣本空間、條件機率等，為後續的推斷統計打下基礎。
推斷統計：涉及如何從樣本數據推斷總體特徵，包括假設檢驗、置信區間、t檢驗、方差分析（ANOVA）等方法。
相關性與回歸分析：探討變數之間的關係，包括皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數，以及線性回歸分析等。
非參數統計：當數據不滿足參數檢驗的假設時，使用非參數方法進行分析，如卡方檢驗、曼-惠特尼U檢驗等。
多元統計分析：介紹處理多變數數據的方法，如多元回歸分析、因子分析、聚類分析等。
實驗設計與數據分析：講解如何設計心理學實驗，並運用統計方法分析實驗結果，確保研究的科學性和有效性。
統計軟體套用：教授如何使用統計軟體（如SPSS、R、Python等）進行數據分析和結果解讀。
心理統計學的學習不僅需要理解統計理論，還需要通過實際案例和數據分析練習來掌握技能。這門課程對於心理學研究生的學術發展至關重要，因為它為後續的心理學研究提供了方法論支持。