心理學統計方法有哪些

A. 心理統計學的類型

從內容上看它，心理統計學可分為描述統計和推論統計兩大部分。其中描述統計又分為集中趨勢分析和離中趨勢分析和相關分析三大部分。推理統計又可按樣本容量分為Z檢驗，T檢驗，P檢驗三大類方法。按參與計算的數據個數分，又有單總體檢驗，平均數差異檢驗（兩總體差異的研究）和多因素分析三種計算。按數據處理方法又可分為參數分析和非參數分析。描述統計——集中趨勢分析、離中趨勢分析、相關分析。推論統計——參數分析、非參數分析。 描述統計又分為集中趨勢分析和離中趨勢分析和相關分析三大部分。 集中趨勢分析主要靠平均數、中位數、眾數等統計指標來表示數據的集中趨勢。例如被試的平均成績多少；是正偏分布還是負偏分布。
離中趨勢分析主要靠全距、四分差、方差(平方差)、標准差等統計指標來研究數據的離中趨勢。例如，人們想知道兩個教學班的語文成績中，哪個班級內的成績分布更分散，就可以用兩個班級的四分差或百分點來比較。
相關分析探討數據之間是否具有統計學上的關聯性。這種關系既包括兩個數據之間的單一相關關系——如年齡與個人領域空間之間的關系，也包括多個數據之間的多重相關關系——如年齡、抑鬱症發生率、個人領域空間之間的關系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直線相關關系，也可以是復雜相關關系（A=Y－B*X）；既可以是A、B變數同時增大這種正相關關系，也可以是A變數增大時B變數減小這種負相關，還包括兩變數共同變化的緊密程度——即相關系數。實際上，相關關系唯一不研究的數據關系，就是數據協同變化的內在根據——即因果關系。獲得相關系數有什麼用呢？簡而言之，有了相關系數，就可以根據回歸方程，進行A變數到B變數的估算，這就是所謂的回歸分析，因此，相關分析是一種完整的統計研究方法，它貫穿於提出假設，數據研究，數據分析，數據研究的始終。
例如，人們想知道對監獄情景進行什麼改造，可以降低囚徒的暴力傾向。人們就需要將不同的囚舍顏色基調、囚舍綠化程度、囚室人口密度、防風時間、探視時間進行排列組合，然後讓每個囚室一種實驗處理，然後用因素分析法找出與囚徒暴力傾向的相關系數最高的因素。假定這一因素為囚室人口密度，人們又要將被試隨機分入不同人口密度的十幾個囚室中生活，繼而得到人口密度和暴力傾向兩組變數（即人們討論過的 A、B兩列變數）。然後，人們將人口密度排入X軸，將暴力傾向分排入Y軸，獲得了一個很有價值的圖表，當某典獄長想知道，某囚舍擴建到N人/間囚室，暴力傾向能降低多少。人們可以當前人口密度和改建後人口密度帶入相應的回歸方程，算出擴建前的預期暴力傾向和擴建後的預期暴力傾向，兩數據之差即典獄長想知道的結果。 推論統計是統計學乃至於心理統計學中較為年輕的一部分內容。它以統計結果為依據，來證明或推翻某個命題。具體來說，就是通過分析樣本與樣本分布的差異，來估算樣本與總體、同一樣本的前後測成績差異，樣本與樣本的成績差距、總體與總體的成績差距是否具有顯著性差異。例如，人們想研究教育背景是否會影響人的智力測驗成績。可以找一100名24歲大學畢業生和100名24歲初中畢業生。採集他們的比－西智力測驗成績。用推論統計方法進行數據處理，最後會得出類似這樣兒的結論：「研究發現，大學畢業生組的成績顯著高於初中畢業生組的成績，二者在.01水平上具有顯著性差異，說明大學畢業生的比－西智力測驗成績優於中學畢業生組。」。
推論統計的理論假設是概率論。概率論研究發現，當樣本總體的樣本容量達到特定值時候，則[樣本總體分布]的形狀為Z分布（樣本容量三十以上）、T分布（樣本容量為三十到八）或P分布（樣本容量為十以下）的。這時，人們從樣本總體中隨機抽出一個樣本，這個樣本落在這個樣本總體的中心區域的可能性較大，落在邊緣區域可能性較小，出了某一區域的可能性很小。這一規律在所有定樣本容量的數據分布中都存在。因此，人們可把兩組數據放到一個坐標繫上，然後根據兩組數據的統計參數來比較兩個分布是否有顯著性差異，並估算出猜錯的可能性。
推論統計中最常用到的指標為Z分數（大樣本研究）、T分數（小樣本研究）、P分數（二項分布研究），檢驗方式主要有Z檢驗、T檢驗、）。除此以外，推理統計中另有非參數分析方法，可以根據數據的秩來計算統計結果。
推論統計結果的可靠性除了受到實驗方法和數據處理方法的影響，還受到樣本容量影響，根據過大或過小的樣本計算出的結論都可能是不可靠的，為此，心理統計學中又有w2法和D值法來檢驗樣本是否大到足以影響推論的地步。

B. 心理學研究常用的方法有哪些

心理學的研究，既有與其他科學研究相同的方法，又有許多獨特的地方。
其常用的方法，主要有：
1、觀察法。
2、實驗法。
3、測驗法。
4、訪談法。
5、問卷法。
6、調查法。