心理統計法例

心理統計法例是指在心理學研究中，用來分析和解釋數據的統計方法和原則。這些方法幫助研究者從數據中得出結論，評估假設，並推斷心理現象的特徵和規律。以下是一些常見的心理統計法例：

1. 描述性統計：

   • 用於總結和描述數據的基本特徵。
   • 常用方法包括平均數、中位數、眾數、標準差、方差等。
   • 圖表（如直方圖、餅圖、散點圖）也常用於直觀展示數據分布。

2. 推論性統計：

   • 用於從樣本數據推斷總體特徵。
   • 常用方法包括假設檢驗（如t檢驗、卡方檢驗）、置信區間估計等。
   • 目的是評估研究結果的顯著性和可靠性。

3. 相關分析：

   • 用於評估兩個或多個變數之間的關係。
   • 常用方法包括皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等。
   • 相關分析可以揭示變數之間的聯繫，但不能證明因果關係。

4. 回歸分析：

   • 用於預測一個變數（因變數）基於一個或多個其他變數（自變數）的變化。
   • 常用方法包括線性回歸、多元回歸、邏輯回歸等。
   • 回歸分析可以幫助研究者理解變數之間的影響機制。

5. 因子分析：

   • 用於探索數據中潛在的結構或維度。
   • 常用方法包括主成分分析、探索性因子分析等。
   • 目的是簡化數據，提取主要因子，解釋變數之間的關係。

6. 方差分析（ANOVA）：

   • 用於比較三個或更多組之間的均值差異。
   • 常用方法包括單因素方差分析、多因素方差分析等。
   • 方差分析可以評估不同處理或條件下的差異是否顯著。

7. 非參數檢驗：

   • 用於處理不符合常態分配假設的數據。
   • 常用方法包括曼-惠特尼U檢驗、威爾科克森符號秩檢驗等。
   • 非參數檢驗適用於小樣本或數據分布未知的情況。

8. 效應量分析：

   • 用於評估研究結果的實踐意義。
   • 常用指標包括Cohen's d、η²等。
   • 效應量分析可以幫助研究者判斷結果的實質性影響。

心理統計法例的選擇取決於研究設計、數據類型和研究問題。正確使用統計方法可以提高研究的科學性和可靠性，為心理學理論和實踐提供有力支持。