在心理学研究中，统计方法的应用对于揭示心理现象的本质和规律至关重要。描述统计是统计学中的一种基本方法，它主要研究如何整理实验或调查得来的大量数据，以描述数据的全貌并表达其性质。常用的描述统计方法包括集中趋势的测量（如均值、中位数等）和离中趋势的度量（如方差、标准差等）。
假设检验是在推论统计中应用广泛且重要的部分，通过样本统计量来做出一般性结论，判断总体参数之间是否有显著差异。常用的假设检验方法有卡方检验、t检验以及非参数检验等。这些方法在心理学研究中用于确定实验结果的有效性和理论的适用性。
计数数据是指计算数量的数据类型，如问卷调查中收集的频次数据，它们通常具有独立的分类单位且取整数形式。
测量数据是另一种常见的数据类型，它借助测量工具或特定的测量标准获得，反映了事物之间的具体差异。这类数据常用于描述物理属性或生物特性。
称名数据主要用来说明某一特定事物与其他事物的不同之处，它强调的是分类上的差异而不关注差异的大小。例如，描述一个人的身高时，可能会使用这类数据。
顺序数据是一种无相等单位且无绝对零点的数据，通常是根据事物的某种属性进行排列所得。这种数据类型在心理学研究中较少见，但在某些特定情境下非常有用。例如，对人格特质进行排序时，可以使用这种数据类型。
等距数据指的是那些具有相等单位但无绝对零值的数据，如温度、智商等。这类数据在统计分析中使用较多，因为它们可以方便地进行加减运算，而不需要像测量数据那样需要乘除运算。
比率数据同时表明事物的大小与单位的相等性，这类数据在描述人的身高、体重等时非常常见。比率数据还包含一个绝对零点，使得数据分析更加精确。
离散数据又称为不连续数据或间断数据，指任意两个数据点之间的数值个数是有限的。这类数据在日常生活中比较少见，但在一些特殊情况下却有其重要性，比如人口统计数据中的出生率和死亡率等。
连续数据是指任何两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值。这类数据在心理学研究中非常普遍，如心率、体温等生理指标，都是连续性数据。
简单次数分布表是**一种用于展示数据在各个区间内出现次数的统计工具**，它通过将相同数值的数据归为一组，然后统计每组内的出现次数，从而形成一列数据。简单次数分布图是**以矩形面积表示连续随机变量次数分布的图形**，通常用来表示等距分组的数据。条形图是一种线形图，主要用于**表示离散型数据资料**，其中每个条形的高度表示各个事物的数量大小和差异情况。
