心理與教育統計是套用統計學原理和方法來研究心理學和教育學領域中的數據的學科。它涉及數據的收集、整理、分析和解釋，以支持心理和教育研究的科學性和有效性。以下是心理與教育統計的一些關鍵概念和方法：
描述性統計：用於總結和描述數據的基本特徵，包括均值、中位數、眾數、標準差、方差等。描述性統計幫助研究者了解數據的基本分布和趨勢。
推斷性統計：用於從樣本數據推斷總體特徵，包括假設檢驗、置信區間、回歸分析、方差分析等。推斷性統計幫助研究者做出科學的結論和預測。
相關分析：用於研究兩個或多個變數之間的關係，常用方法包括皮爾遜相關係數、斯皮爾曼相關係數等。相關分析幫助研究者了解變數之間的關聯程度。
回歸分析：用於研究一個因變數與一個或多個自變數之間的關係，常用方法包括線性回歸、多元回歸、邏輯回歸等。回歸分析幫助研究者建立預測模型。
因子分析：用於探索多個變數之間的潛在結構，常用方法包括主成分分析、探索性因子分析等。因子分析幫助研究者簡化數據結構和識別潛在變數。
實驗設計：用於設計和實施心理和教育實驗，常用方法包括隨機化設計、重複測量設計、因子設計等。實驗設計幫助研究者控制變數和驗證假設。
非參數統計：用於處理不符合常態分配假設的數據，常用方法包括卡方檢驗、曼-惠特尼U檢驗、威爾科克森符號秩檢驗等。非參數統計幫助研究者在數據不符合常規假設時進行分析。
心理與教育統計的套用廣泛，涵蓋了教育評估、心理測量、行為研究、學習分析等多個領域。通過掌握這些統計方法，研究者和教育工作者可以更準確地理解和解釋數據，從而做出更科學的決策和建議。