在心理與教育領域中，適用的統計學內容主要包括以下幾個方面：
描述性統計：這是最基礎的統計方法，用於總結和描述數據集的基本特徵。常用的描述性統計量包括均值、中位數、眾數、標準差、方差等。這些統計量幫助研究者了解數據的集中趨勢和離散程度。
推論性統計：推論性統計用於從樣本數據推斷總體特性。常見的方法包括假設檢驗（如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等）和置信區間估計。這些方法幫助研究者判斷觀察到的差異是否具有統計學意義。
相關分析：相關分析用於探討兩個或多個變數之間的關係。常用的相關分析方法包括皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等。這些方法幫助研究者了解變數間的關聯強度和方向。
回歸分析：回歸分析用於探討一個或多個自變數對因變數的影響。常用的回歸分析方法包括線性回歸、多元回歸、邏輯回歸等。這些方法幫助研究者預測和解釋變數之間的關係。
因子分析：因子分析用於探索多個變數之間的潛在結構。常用的因子分析方法包括探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA）。這些方法幫助研究者簡化數據結構，識別潛在因子。
多變數分析：多變數分析用於同時分析多個變數之間的關係。常見的多變數分析方法包括多元方差分析（MANOVA）、主成分分析（PCA）、判別分析等。這些方法幫助研究者處理複雜的數據結構。
非參數統計：當數據不滿足常態分配假設時，可以使用非參數統計方法。常見的非參數統計方法包括曼-惠特尼U檢驗、威爾科克森符號秩檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等。這些方法適用於非常態分配的數據。
時間序列分析：時間序列分析用於分析隨時間變化的數據。常用的時間序列分析方法包括自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自回歸積分移動平均模型（ARIMA）等。這些方法幫助研究者分析時間序列數據的趨勢和周期性。
結構方程模型（SEM）：結構方程模型是一種綜合性的統計方法，用於分析複雜的多變數關係。SEM結合了因子分析和路徑分析，幫助研究者驗證理論模型。
這些統計學方法在心理與教育研究中廣泛套用，幫助研究者從數據中提取有價值的信息，驗證假設，並做出科學的結論。