心理学の数学的方法が使用されます研究データを処理し、研究中の現象間のパターンを確立するため。最も単純な研究でさえ、数学的データ処理なしでは完了しません。
データ処理は手動で実行できますが、できる-特別なソフトウェアを使用する。最終結果は表のようになります。心理学における数理統計学の方法は、得られたデータをグラフィカルに表示することを可能にします。さまざまなタイプのデータ（定量的、定性的、および順序）に対してさまざまな評価ツールが使用されます。
心理学の数学的方法には、数値的依存関係を確立できる方法と統計的処理の方法の両方が含まれます。それらの中で最も一般的なものについて詳しく見ていきましょう。
データを測定するためには、まず、測定尺度を決定する必要があります。そしてここでは、心理学におけるそのような数学的方法は、 チェックイン と スケーリング、で調査された現象の表現からなる数値指標。スケールにはいくつかの種類があります。ただし、数学的処理に適しているのはそのうちのいくつかだけです。これは主に、調査中のオブジェクトの特定のプロパティの発現の程度を測定し、それらの間の違いを数値で表すことを可能にする定量的なスケールです。最も簡単な例はIQの測定です。定量的尺度により、ランキングデータの操作が可能になります（以下を参照）。ランク付けするとき、定量的スケールからのデータは名目上のもの（たとえば、インジケーターの低、中、高の値）に転送され、逆遷移は不可能になります。
ランキング データの分布は降順ですか評価されている特性の（増加）。これは定量的スケールを使用します。各値には特定のランク（最小値のインジケーター-ランク1、次の値-ランク2など）が割り当てられ、その後、値を量的スケールから名目上のスケールに転送することが可能になります。たとえば、測定された指標は不安のレベルです。 100人がテストされ、結果がランク付けされ、研究者は何人の人が低い（高いまたは中程度の）スコアを持っているかを確認します。ただし、この方法でデータを表示すると、各回答者の情報が部分的に失われます。
相関分析 -これは、現象間の関係の確立です。同時に、インジケーターが変化したときに、そのインジケーターの位置に関連して、1つのインジケーターの平均値がどのように変化するかを測定します。相関関係は、強度と方向という2つの側面で考慮されます。それは正（1つの指標が増加すると、2番目も増加する）と負（最初の指標が増加すると、2番目の指標が減少する）の場合があります。グループで主導的な地位を占める）。関係は線形にすることも、多くの場合、曲線として表すこともできます。心理学における数学的処理の他の方法が使用されている場合、相関分析を確立するのに役立つ接続は一見明らかではないかもしれません。これが主な利点です。不利な点は、かなりの数の式と注意深い計算を使用する必要があるため、労働集約度が高いことです。
因子分析 別の統計的手法は調査中のプロセスに対するさまざまな要因の予想される影響を予測できます。この場合、すべての影響要因は最初は同じ重要性を持っていると見なされ、それらの影響の程度は数学的に計算されます。この分析により、複数の現象の変動の一般的な原因を一度に特定することができます。
受信したデータを表示するには、次のことができます表形式（表の作成）とグラフ作成（得られた結果を視覚的に表現するだけでなく、プロセスの進行状況を予測することもできる図とグラフ）の方法が適用されます。
上記の主な条件心理学の数学的方法は、十分なサンプルの入手可能性、測定の正確さ、および計算の正確さであり、研究の信頼性を保証します。
