心理学中常用的统计方法可以分为描述性统计和推断性统计两大类。

描述性统计

描述性统计用于概括和呈现数据，主要包括：

集中趋势分析：如算术平均数、中位数、众数。

离中趋势分析：如标准差、方差、极差。

相关分析：如皮尔逊相关系数。

数据可视化：如图表和图像，用于直观展示数据分布和特征。

推断性统计

推断性统计用于根据样本数据推断总体特征，主要包括：

点估计：使用样本统计量估计总体参数，如样本均值、样本比例。

区间估计：基于样本统计量和抽样分布，构造包含总体参数的置信区间。

假设检验：如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验、相关分析和回归分析。

P值与决策：计算P值并与显著性水平比较，决定是否拒绝原假设。

非参数统计

当数据不满足参数统计的假设时，可以使用非参数统计方法，如：

曼-惠特尼U检验

威尔科克森符号秩检验

克鲁斯卡尔-沃利斯检验

常用统计软件

心理学家在研究中常用的统计软件包括SPSS、R等，这些软件可以帮助研究者进行数据整理、描述性统计和推断性统计分析。

数据整理与展示

统计表：用于记录实验过程中的原始数据，以及整理后的次数分布表和实验结果总结表。

数据清洗：包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。

数据转换：通过数学变换或编码方式改变数据形式，以适应分析需求。

以上是心理学中常用的统计方法概述。