本科：心理与教育统计（2/2）

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2. 多元统计分析：如主成分分析、因子分析等，能够同时处理多个变量之间的复杂关系。

3. 测量理论：介绍测量的信度和效度的评估方法，以及项目分析的相关技术。

4. 统计功效与样本量确定：讲解如何在研究设计阶段确定合适的样本量，以保证研究有足够的统计功效来发现显着的效应。

5. 重复测量设计的统计分析：针对同一组被试在不同时间点或不同条件下进行多次测量的数据处理方法。

6. 分类数据分析：例如对数线性模型，用于分析分类变量之间的关系。

7. 数据的预处理：包括异常值的处理、缺失值的填补等方法。

8. 统计软件的应用：介绍常用统计软件（如 SPSS、R 语言等）的操作，帮助学生实际进行数据分析。

9. 心理与教育研究中的统计误用案例分析：通过实际案例，让学生了解错误使用统计方法可能导致的问题，提高学生的统计应用能力和批判性思维。

10. 研究设计与统计方法的匹配：指导学生根据不同的研究问题和设计，选择恰当的统计分析方法。

11. 贝叶斯统计：介绍一种基于概率和主观信念的统计方法，为学生提供不同的统计思维视角。

12. 心理与教育统计的新发展和前沿应用：让学生了解该领域的最新研究动态和应用趋势。

这些内容的加入，能够使教材更加全面和深入，有助于学生系统地掌握心理与教育统计的知识和技能，为他们在相关领域的研究和实践打下坚实的基础。

《心理与教育统计》这门本科生课程与心理医疗实践有着密切且重要的关系，具体体现在以下几个方面：

首先，在心理评估和诊断中，心理医疗工作者需要运用统计方法对患者的心理测试数据进行分析。例如，通过计算常模参照分数（如 T 分数、标准分数等），将患者的得分与正常人群的得分进行比较，以确定其心理特征是否偏离常态，从而为诊断提供依据。

其次，在疗效评估方面，统计知识起着关键作用。治疗前后患者症状的变化需要通过量化的数据来体现。课程中所学的差异检验方法（如配对样本 t 检验）可以用于比较治疗前后的数据，判断治疗是否有效。

再者，对于大规模的心理医疗研究，例如探究某种心理治疗方法对特定心理疾病的疗效，需要运用复杂的统计设计和分析方法，如随机对照试验、方差分析等。这些研究的结果能够为心理医疗实践提供科学的证据和指导。