高维统计方法在心理学研究中的应用  

Application of High-dimensional Statistical Methods in Psychological Research

作　　者：王倩[1] WANG Qian(School of Comprehensive Education,Anhui Audit College,Hefei,Anhui 230001,China)

机构地区：[1]安徽审计职业学院综合教育学院,安徽合肥230001

出　　处：《河北北方学院学报(社会科学版)》2024年第6期74-78,共5页Journal of Hebei North University:Social Science Edition

基　　金：安徽省高校科研项目自然科学重点项目(2024AH050533);安徽审计职业学院院级人文重点科研项目(2023sjkyxm008);安徽审计职业学院院级科研(人文重点)项目(2024sjkyxm007)。

摘　　要：通过描述高维数据的背景及其在心理学中的特征,介绍了关键的高维统计方法,并讨论了这些方法在处理复杂数据结构时的有效性。高维统计方法在行为、认知和教育心理学中的案例应用显示了行为样本数据与高维协方差的理论图像一致。结论表明,对高维数据的深入分析可以更准确地理解复杂的人类行为和心理过程,为相关研究和实践提供了坚实基础。Based on the context of high-dimensional data and the characteristics in psychology,the paper introduces key high-dimensional statistical methods and discusses the effectiveness of these methods in handling complex data structures.Case applications in behavioral,cognitive,and educational psychology demonstrate consistency between behavioral sample data and theoretical models of high-dimensional covariance.The conclusion suggests that in-depth analysis of high-dimensional data enables more precise understanding of complex human behaviors and psychological processes,providing a solid foundation for relevant research and practice.

关 键 词：高维数据 样本协方差矩阵 行为心理学 认知心理学 教学评价 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]