教学目的、要求
本课程为心理学学科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。 通过本课程的学习，使学生理解和掌握心理多元统计中基本概念，基本原理，每种统计方法的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

教材

主要内容
内容提要： 第一章 矩阵代数 矩阵的运算；矩阵的逆；矩阵的秩；行列式；特征值；特征向量。 第二章 随机向量及其分布 一元分布；多元分布；多元正态分布；协方差矩阵；相关矩阵。 第三章 统计学基础知识的回顾 统计数据的整理与描述；几种重要的概率分布；参数估计；假设检验。 第四章 多元方差分析 一元方差分析与多元方差分析的关系；多元方差分析的数据要求和假设条件；单因素二元模型；双因素二元饱和模型；双因素二元非饱和模型。 第五章 多元线性回归 一元线性回归模型；最小二乘法；多元线性回归模型；回归方程和回归系数的推断统计；回归预测的区间估计；多重共线性及其解决方法；虚拟变量的应用。 第六章 典型相关分析 典型相关分析的基本假设和数据要求；典型相关系数；典型系数；特征值；典型负荷系数；冗余指数。 第七章 因素分析 因素分析原理；主成分分析法；共因子分析法；因素旋转；一些基本概念。 第八章 聚类分析 聚类分析的主要步骤；相关测度；距离测度；关联测度；层次聚类法；迭代聚类法。 第九章 判别分析 判别分析的假设条件；基本模型；非标准化判别系数；标准化判别系数；结构系数；组中心；判别力指数；Fisher判别系数。 第十章 结构方程模型 模型的设定；模型的识别；模型的估计；模型的评价；模型的修正。