《心理与教育统计》是心理学和教育学专业本科生的一门重要基础课程。
这门课程主要涵盖了数据的收集、整理、分析和解释等方面的知识与技能。
在课程内容上，通常包括以下几个主要部分：
1. 数据的类型与收集方法：介绍不同类型的数据，如称名数据、顺序数据、等距数据和等比数据，以及如何通过调查、实验等方法获取有效数据。
2. 数据的整理与图表展示：教授学生如何对收集到的数据进行初步整理，如排序、分组，并通过图表（如直方图、折线图、饼图等）直观地呈现数据。
3. 集中量数与差异量数：讲解描述数据集中趋势的指标，如平均数、中位数、众数，以及反映数据离散程度的指标，如方差、标准差等。
4. 概率与概率分布：介绍概率的基本概念和常见的概率分布，如正态分布、t 分布、F 分布等。
5. 抽样分布：探讨从总体中抽样后样本统计量的分布规律。
6. 参数估计：包括对总体参数的点估计和区间估计。
7. 假设检验：这是课程的重点之一，教导学生如何通过样本数据来检验关于总体参数的假设。
8. 方差分析：用于比较多个组之间的均值是否存在显着差异。
9. 相关分析与回归分析：研究变量之间的线性关系。
通过学习这门课程，学生能够掌握运用统计学方法处理和分析心理与教育领域中的数据，从而为进一步的研究和实践提供科学的依据。课程通常注重理论与实际应用的结合，通过实例分析和软件操作，培养学生的实际数据分析能力。
在教学方法上，教师一般会采用课堂讲授、案例分析、实验操作、小组讨论等多种形式。课程的考核方式通常包括考试、作业、实验报告等。
然而，这门课程也具有一定的难度，需要学生具备一定的数学基础和逻辑思维能力。对于一些数学基础较弱的学生来说，可能会在理解和应用某些概念和方法时感到困难。但总体而言，《心理与教育统计》对于心理学和教育学专业学生的专业发展具有重要的支撑作用。
以下是对《心理与教育统计》这部本科生教材内容的进一步详细补充：
教材还可能包含以下内容：
1. 非参数检验：如卡方检验、秩和检验等，用于处理不符合参数检验假设的数据或当总体分布未知时的情况。