，《高级心理统计》是一门为硕士生开设的重要课程，旨在深入培养学生在心理学研究中运用高级统计方法进行数据分析和解释的能力。
这门课程通常会在学生已经掌握基本统计知识的基础上展开。课程首先会对中级统计方法进行回顾和深化，如方差分析、相关分析和回归分析等。
接着，重点讲授更为复杂和高级的统计技术。其中包括多层线性模型（hLm），用于处理嵌套数据结构；结构方程模型（SEm），能够同时分析多个变量之间的复杂关系；以及生存分析，适用于研究事件发生的时间数据。
课程还会涉及到因子分析和主成分分析，帮助学生提取数据中的潜在结构和共同因素。对于分类数据的分析，会介绍Logistic回归和多项Logistic回归等方法。
在教学过程中，不仅注重理论知识的讲解，更强调实际应用。教师会通过实际的研究案例和数据，演示如何选择合适的统计方法、进行数据预处理、运行统计软件（如SpSS、AmoS、R等）以及解读输出结果。
学生将学习如何评估统计模型的拟合优度，处理违反统计假设的情况，以及进行稳健性检验。同时，还会探讨统计功效分析，以确定研究设计的合理性和所需样本量。
课程也会涉及到多元统计方法的比较和综合运用，培养学生根据研究问题的特点选择最优统计策略的能力。
考核方式一般包括作业、考试和项目实践。作业要求学生运用所学方法解决给定的问题；考试考查学生对理论知识的掌握；项目实践则让学生独立完成一个研究项目的数据分析和报告撰写。
通过这门课程的学习，硕士生能够具备运用高级统计方法解决复杂研究问题的能力，为开展高质量的心理学研究和撰写学术论文奠定坚实的基础。
以下是对《高级心理统计》这部硕士生教材内容的进一步详细补充：
教材可能还会涵盖以下方面的内容：
1.深入探讨贝叶斯统计方法在心理学研究中的应用，包括贝叶斯估计、贝叶斯因子分析等，以及与传统频率学派方法的比较和结合。
2.介绍混合效应模型在处理重复测量数据和个体差异方面的扩展应用，如广义线性混合效应模型、非线性混合效应模型等。
3.详细阐述潜变量增长曲线模型，用于研究个体随时间的发展轨迹和群体间的差异，以及如何结合其他模型进行更复杂的纵向数据分析。
4.关注基于模型的聚类分析和判别分析方法，如潜在类别分析和潜在剖面分析，用于发现数据中的潜在分组结构。
5.探讨非参数统计方法在心理学中的应用，如秩和检验、Kolmogorov-Smirnov检验等，以及在不符合参数检验假设时的替代策略。