心理统计（公开课）

《心理统计》课程是心理学本科生的专业核心课，主要涵盖了统计理论、统计方法和数据分析技术等内容，尤其关注这些知识如何在心理学研究中得到应用。课程包括描述统计、推断统计、概率理论、假设检验、相关性分析、回归分析、方差分析等，以及因子分析、聚类分析、多元统计简介等内容。另外，本课程要求学生掌握使用JASP进行心理统计分析。

学习心理统计的重要性在于：1）科学研究：心理学是一个实证科学，依赖于数据来理解人类的思维和行为。统计是用来分析这些数据的工具，可以帮助研究者得出可信的结论。2）数据解读：心理统计不仅能帮助我们理解研究结果，也能帮助我们理解日常生活中的统计数据，如新闻报道、政策决策等。3）批判性思维：学习心理统计可以帮助我们发展批判性思维，我们可以更加准确地评估研究设计的优点和缺点，以及研究结果的可信度。4）专业发展：对于希望从事心理学研究或相关职业的人来说，心理统计是必不可少的技能。了解统计概念和技术，可以增加就业机会，也能在工作中发挥更大的作用。

本慕课由严超赣研究员给UCAS本科学生授课时录制。本课程内容大部分基于北京大学甘怡群教授的教材和课件PPT，少部分基于Missouri State University的Todd E. Daniel教授的JASP教学视频，还有少部分基于南京师范大学胡传鹏教授的课件PPT。在此一并说明和致谢！
 

学生同时还撰写了心理统计Wiki百科，供大家参考：http://yanlab.psych.ac.cn/PsychStats/Wiki。（注：该Wiki目前仍有较多错误，将由后续的学生维护修正更新）

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。

教材：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