高级心理统计
课程编码：180207040200M3001H
英文名称：Advanced Statistics for Psychology
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：陈毅文等
教学目的要求
本课程是心理学学术硕士研究生的学科基础课，也可作为其他学科研究生的选修课。学生学习本课程之前应有心理统计学基础，或在本科阶段学习过有关的统计学课程。本课程前两章是第1、2章是矩阵代数和随机向量及其分布，这些是学习高级统计学必备的数学基础知识，有利于理解本课程所涉及的各种高级统计方法、原理、使用该统计方法的必要条件，深入浅出的讲解该部分内容，使得不同水平的同学都能理解掌握。之后的章节包括多元方差分析、多元回归分析（线性回归、曲线回归、非线性回归、logistics回归、层次线性模型）、因素分析、典型相关分析、聚类分析、判别分析、显变量的路径分析、潜变量的路径分析（结构方程模型）、假设检验的现代模式（贝叶斯方法），以上方法是分析科研数据最常用最流行的方法。通过本课程的学习，使学生理解和掌握心理多元统计中每种统计方法中涉及到的基本概念，基本原理，适用条件和应用技巧，并能借助专业统计软件在计算机上实现。
预修课程
心理统计学基础
大纲内容
第一章 矩阵代数
第1节 矩阵的定义 0.3学时 陈毅文
第2节 矩阵的运算 0.4学时 陈毅文
第3节 行列式 0.5学时 陈毅文
第4节 矩阵的逆 0.5学时 陈毅文
第5节 矩阵的秩 0.5学时 陈毅文
第6节 特征值和特征向量 1.3学时 陈毅文
第7节 正定矩阵和非正定矩阵 0.5学时 陈毅文
第二章 随机向量及其分布
第1节 一元分布 0.4学时 陈毅文
第2节 多元分布 0.3学时 陈毅文
第3节 随机向量的数字特征 0.5学时 陈毅文
第4节 多元正态分布 0.5学时 陈毅文
第5节 几种特殊的多元分布及多元统计量 0.5学时 陈毅文
第三章 多元方差分析
第1节 实验设计的分类 0.5学时 陈毅文
第2节 一些常用实验设计的方差分析 1.5学时 陈毅文
第3节 多元方差分析 1学时 陈毅文
第四章 多元回归分析
第1节 一元线性回归模型 0.3学时 陈毅文
第2节 多元线性回归模型 0.4学时 陈毅文
第3节 方程的解释能力 0.3学时 陈毅文
第4节 回归方程的检验和回归系数的检验 0.2学时 陈毅文
第5节 标准化回归系数 0.1学时 陈毅文
第6节 回归预测的区间估计 0.2学时 陈毅文
第7节 多重共线性及其解决方法 0.4 4学时 陈毅文
第8节 自变量选择与逐步回归 0.3学时 陈毅文
第9节 虚拟变量的应用 0.2学时 陈毅文
第10节 SPSS对回归分析假设条件的检查 0.2学时 陈毅文
第11节 Logistic回归的理论与方法 0.4学时 陈毅文
第12节 层次线性模型 1学时 陈毅文
第五章 因素分析
第1节 因素分析的原理 0.5学时 陈毅文
第2节 求因素负荷矩阵的初始解 0.6学时 陈毅文
第3节 因素旋转 0.6学时 陈毅文
第4节 因素分数及其应用 0.3学时 陈毅文
第5节 因素分数及其应用 0.4学时 陈毅文
第六章 典型相关分析
第1节 典型相关分析的基本思路 0.2 0.2学时 陈毅文
第2节 典型相关和典型变量 0.1学时 陈毅文
第3节 典型相关系数的检验 0.2学时 陈毅文
第4节 典型相关分析的基本假设和数据要求 0.2学时 陈毅文
第5节 典型相关分析的统计指标 0.3学时 陈毅文
第七章 聚类分析
第1节 聚类分析的步骤 0.5学时 陈毅文
第2节 相似性测度 0.3学时 陈毅文
第3节 聚类方法 0.2学时 陈毅文
第4节 聚类结果的解释 0.4学时 陈毅文
第5节 快速聚类 0.6学时 陈毅文
第八章 判别分析
第1节 几种判别分析法 0.2学时 陈毅文
第2节 判别分析的假设条件 0.3学时 陈毅文
第3节 判别分析模型中的各统计指标及参数的检验 0.5学时 陈毅文
第九章 路径分析
第1节 模型设定 0.3学时 陈毅文
第2节 分解简单回归系数的路径分析 0.4学时 陈毅文
第3节 分解简单相关系数的路径分析 0.4学时 陈毅文
第4节 路径模型的修正与检验 0.3学时 陈毅文
第5节 路径模型的识别 0.2学时 陈毅文
第6节 路径分析的基本步骤 0.4学时 陈毅文
第十章 结构方程模型
第1节 验证性因素分析 1.2学时 陈毅文
第2节 协方差结构模型 1.8学时 陈毅文
第十一章 统计软件使用及多元统计分析
第1节 数据预处理 0.5 0.5学时 敬一鸣
第2节 一元方差分析 1学时 敬一鸣
第3节 多元方差分析 1学时 敬一鸣
第4节 相关分析 0.5学时 敬一鸣
第5节 线性回归初探 0.5学时 敬一鸣
第6节 中介与调节作用分析 1学时 敬一鸣
第7节 路径分析 1学时 敬一鸣
第8节 聚类分析 1学时 敬一鸣
第9节 判别分析 1学时 敬一鸣
第10节 探索性因素分析 1学时 敬一鸣
第11节 验证性因素分析 1.5学时 敬一鸣
第12节 结构回归模型 1.5学时 敬一鸣
第十二章 假设检验的现代模式
第1节 零假设显著性检验的问题 1学时 敬一鸣
第2节 统计功效、效应量与置信区间 1学时 敬一鸣
第3节 贝叶斯推断 1学时 敬一鸣
第十三章 期末课堂考试
第1节 考试 2学时 陈毅文
参考书
1、
应用多元统计分析
王学民
2017年9月
上海财经大学出版社
2、
心理与教育研究中的多因素实验设计
舒华
1994年7月
北京师范大学出版社
3、
高级心理统计
刘红云
2019年3月
中国人民大学出版社
4、
Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.)
Andy Field
2017年11月
SAGE Publications Ltd
5、
Discovering statistics using R
Andy Field, Jeremy Miles, Zoe Field
2012年3月
SAGE Publications Ltd
课程教师信息
陈毅文，男，中国科学院心理研究所副研究员，硕士生导师，研究方向是应用心理学；敬一鸣，男，中国科学院心理研究所副研究员，硕士生导师，研究方向是社会心理学。