心理统计

课程编码：B2411002Y 英文名称：Statistics of Psychology 课时：60 学分：3.00 课程属性：专业必修课 主讲教师：严超赣

《心理统计》是一门本科课程，旨在引领学生踏入心理统计的领域，为学生提供必要的统计学工具，以便在心理学研究中运用统计学方法。通过理论与实践相结合的教学，学生将学会如何对实验数据进行数据分析，并正确解释统计结果。课程内容涵盖描述性统计、推论统计、假设检验、方差分析等基础知识，多元回归、聚类和脑影像统计学介绍，以及常用统计软件的使用。 通过本课程的学习，学生将培养对不同类型数据进行分析并作出合理解释的能力，掌握常用统计技术。在这里，我们将共同探讨统计方法在心理学探究领域中的作用，赋予学生在心理学和统计学交汇处航行的技能。

Statistics of Psychology is an undergraduate course designed to equip students with essential statistical tools for application in psychological research. Integrating theory and practical applications, the course covers fundamental knowledge such as descriptive statistics, inferential statistics, hypothesis testing, and analysis of variance, as well as advanced topics including multivariate regression, clustering, an introduction to brain imaging statistics, and the use of common statistical software. Through this course, students will cultivate the ability to analyze and interpret different types of data, enhancing their practical abilities in conducting scientific research in psychology. Together, we will develop a profound appreciation for the role of statistical methodologies in shaping the landscape of psychological inquiry, empowering students with the skills to navigate the intersection of psychology and statistics.

心理统计是是心理学本科生的专业核心课。数据的统计分析是心理学科研工作的基础，是心理学专业学生必须熟练掌握的基本技能。心理统计是一门应用统计学，本课程的主要目的是帮助学生将基本的统计学理论应用到心理学研究中。
本课程目的在于让学生掌握基本统计图表的制作方法，掌握各种集中量数、离散量数、相关量数的概念及计算方法；掌握常见概率分布规律和性质；掌握常用抽样方法和抽样分布规律；掌握参数估计的原理，会独立完成均值，标准差等参数的区间估计；掌握推论统计的原理，会独立完成平均数差异考验、方差分析、回归分析；掌握计数数据及一些非参数检验的原理和方法；了解相关软件进行常用的描述统计和推论统计。

微积分、线性代数、概率论与数理统计

第一章 概论

1. 心理统计学的性质、内容

2. 如何学习心理统计

3. 对研究型本科生的学习要求

教学要求：了解心理统计学的意义，了解学习心理统计的方法。

第二章 统计和度量的基本概念

1. 科学方法和实验设计

2. 总体、样本、测试类型

2. 心理统计的常用概念和符号

教学要求：了解科学方法和实验设计，了解心理统计的常用概念和基本原理。

第三章 次数分布

1. 次数分布表

2. 次数分布图

3. 次数分布的特征和计算

教学要求：掌握次数分布的基本概念，掌握次数分布图的画法和读图方式，掌握其特征与计算。

第四章 集中量数与差异量数

1. 集中量数

2. 差异量数

教学要求：掌握各种集中量数和差异量数的概念、计算方法以及适用条件。

第五章 z分数、概率、正态分布和二项分布

1. z分数及其应用

2. 正态分布

3. 二项分布

教学/学习要求：掌握z分数、正态分布和二项分布的概念、计算方法以及适用条件。

第六章 样本均值分布和假设检验初步

1. 样本均值的分布

2. 标准误与样本均值分布概率

3. 假设检验的定义、步骤

4. I类错误和II类错误

教学要求：掌握样本均值的分布与概率相关概念，掌握假设检验的基本概念。

第七章 假设检验、z检验与t检验

1. 假设检验的效应值和效力

2. z检验

3. t统计量

4. t检验

教学要求：掌握假设检验、z检验与t检验的相关概念和应用。

第八章 两个样本的假设检验

1. 两个独立样本的假设检验

2. 两个相关样本的假设检验

教学要求：掌握两个独立样本和两个相关样本的假设检验的相关概念和应用。

第九章 总体参数的估计

1. 点估计与区间估计

2. 和总体均值相关的估计

3. 影响置信区间宽度的因素

4. 区间估计和假设检验的联系

教学要求：掌握点估计和区间估计的概念；掌握显著性水平、置信度、置信区间等概念；掌握常用总体参数的估计方法。

第十章 单因素方差分析

1. 方差分析的基本原理

2. 独立样本方差分析

3. 事后检验

教学要求：掌握单因素方差分析的基本概念和应用。

第十一章 重复测量方差分析

1. 重复测量方差分析

2. 方差分析的数据前提

3. 方差分析的效应大小和统计效力

教学要求：掌握重复测量方差分析的基本概念和应用。

第十二章 二因素方差分析

1. 方差分析相关概念及其表示方法

2. 二因素方差分析过程

3. 二因素方差分析结果的解释

4. 二因素方差分析的统计前提

教学要求：掌握二因素方差分析的逻辑、前提条件、一般步骤和方法。

第十三章 相关

1. 相关的数据表和散点图

2. 相关的特点

3. Pearson相关

4. Spearman相关

5. 点二列相关

6. Kendall和谐系数

教学要求：掌握相关的基本概念和应用。

第十四章 回归初步

1. 回归方程

2. 回归线的准确性

3. 回归的假设检验

4. 效应量

5. 一元线性回归的数据要求和统计前提

教学要求：掌握回归分析的基本原理；理解相关和回归的关系；掌握回归方程和回归系数的概念；掌握一元回归方程的求法和应用。

第十五章 卡方检验

1. 卡方匹配度（拟合优度）检验

2. 卡方独立性检验

教学要求：掌握计数数据的卡方检验的原理；掌握拟合度检验和配合度检验的方法。

第十六章 非差数检验

1. 顺序型数据和秩统计量

2. 曼-惠特尼U检验

3. 符号检验法

4. 维尔克松T检验

5. 克-瓦氏单向方差分析

6. 弗里德曼双向方差分析

教学要求：掌握参数检验与非参数检验的区别，掌握常用的非参数检验的方法和适用条件

第十七章 初级心理统计复习

在学习JASP软件和介绍高级心理统计知识之前，对初级心理统计内容进行复习。

教学要求：复习前十六章心理统计知识。

第十八章 JASP初步

1. JASP简介

2. JASP工作区简介

3. JASP变量设置

教学要求：掌握JASP的基本概念和工作区与变量的使用。

第十九章 JASP频数与集中量数计算

1. JASP数据操作

2. JASP频数计算

3. JASP集中量数计算

教学要求：掌握JASP数据操作、频数和集中量数计算等操作。

第二十章 JASP差异量数计算与单样本t检验

1. JASP差异量数计算

2. JASP单样本t检验

教学要求：掌握JASP差异量数计算与单样本t检验等操作。

第二十一章 JASP独立样本t检验、配对t检验与单因素方差分析

1. JASP独立样本t检验

2. JASP配对t检验

3. JASP单因素方差分析

教学要求：掌握JASP独立样本t检验、配对t检验与单因素方差分析等操作。

第二十二章 JASP相关与回归分析

1. JASP相关分析

2. JASP回归分析

教学要求：掌握JASP相关分析与回归分析等操作。

第二十三章 JASP非参数检验

1. JASP卡方检验

2. JASP其他非参数检验

教学要求：掌握JASP非参数检验等操作。

第二十四章 高级心理统计初探1：多元线性回归

1. 多元线性回归

2. 变量选择

3. 标准回归模型

4. 多元线性回归假设

5. 多元线性回归JASP实现

教学要求：了解多元线性回归基本概念和JASP操作。

第二十五章 高级心理统计初探2：降维分析、调节变量和中介变量

1. 探索性因素分析

2. 主成分分析

3. 聚类分析

4. 调节变量

5. 中节变量

教学要求：了解降维分析、调节变量和中介变量等高级心理统计概念。

第二十六章 脑影像统计1：脑影像数据分析原理

1. 脑影像简介

2. 脑影像数据分析

3. 脑影像统计应用

教学要求：了解脑影像数据分析原理和统计应用。

第二十七章 脑影像统计2：脑影像数据处理与DPARSF程序实践

1. 脑影像数据处理步骤

2. DPARSF脑影像处理实战

教学要求：了解脑影像数据处理与DPARSF程序实践。

第二十八章 脑影像统计3：脑影像数据统计分析与DPABI程序实践

1. 脑影像数据统计分析原理

2. 多重比较校正

3. DPABI脑影像统计实战

教学要求：了解脑影像数据统计分析与DPABI程序实践。

第二十九章 总复习

对本学期内容进行总复习。

教学要求：复习本课程所有重要知识点。

心理统计知识是心理学研究的基础，学好心理统计知识，才能为未来开展为社会服务，为人民服务，为国家服务的心理学研究奠定基础。将在研究举例中，选择契合国计民生的研究做为数据分析示例，激发学生爱国热情。

1. 甘怡群，张轶文，郑磊，《心理与行为科学统计(第2版)》，北京大学出版社，2019年（教材）
2. 张厚粲，徐建平，《现代心理与教育统计学（第5版）》，北京师范大学出版社，2020年（教学参考书）
3. 罗伯特 R.帕加诺，《心理统计导论：理论与实践》，机械工业出版社，2016年（教学参考书）
4. 邓铸，朱晓红，《心理统计学与SPSS应用》，北京师范大学出版社，2017年（教学参考书）

无

严超赣，男，博士，研究员，博士生导师。研究方向：抑郁症脑影像学生物指标，抑郁症反刍思维心理机制及其干预，脑影像计算方法。