心理與教育統計學是一門應用統計學於心理學和教育學研究的學科，主要目的是幫助研究者分析和解釋數據，從而得出科學結論。課程內容通常包括以下幾個主要部分：
描述統計：介紹如何整理、歸納和呈現數據，包括頻率分佈、集中趨勢（如平均數、中位數、眾數）和變異性（如標準差、變異數）的計算。
推論統計：探討如何從樣本數據推斷總體特性，包括假設檢驗、信賴區間和顯著性檢驗等概念。
相關與迴歸分析：研究變量之間的關係，包括皮爾遜相關係數、簡單線性迴歸和多元迴歸分析。
變異數分析（ANOVA）：用於比較多個群體的平均數差異，包括單因子和多因子變異數分析。
非參數統計：當數據不符合常態分佈或其他假設時，使用非參數方法進行分析，如卡方檢驗、曼-惠特尼U檢驗等。
因素分析與結構方程模型：探討多變量數據的結構，用於驗證理論模型和假設。
實驗設計與數據分析：介紹如何設計心理學和教育學實驗，並選擇合適的統計方法進行分析。
統計軟體應用：學習如何使用統計軟體（如SPSS、R、SAS等）進行數據處理和分析。
這門課程旨在培養學生理解和應用統計方法的能力，以便在心理學和教育學研究中進行有效的數據分析和解釋。