心理学专业学生如何提升计算机水平_北师大心理学数据库sql-优快云博客

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在人工智能时代，各个行业都在与人工智能相结合，计算机的技能也成为必要的技能之一，心理学专业的学生有良好的心理统计学基础，有兴趣的同学可以考虑在计算机方面有进一步地提升，相关技能的学习路径如下：

学习统计学

心理学专业的学生统计学基础还是比较扎实的，但是在学习的过程中，往往陷入一些无关紧要的细节之中，其实把描述统计、推断统计和多元统计的适用条件、统计过程和结果解释弄清楚即可。

推荐几本统计学的图书：

弗雷德里克·J·格雷维特等.(2024). 行为科学统计精要（第10版）. 刘红云等译. 北京：中国人民大学出版社
贾俊平.(2022).统计学——SPSS和Excel实现（第8版）. 北京：中国人民大学出版社
戴维 R.安德森等. (2023). 商务与经济统计（原书第14版）. 张建华等译. 北京：机械工业出版社
Mario F.Triola. (2024). 基础统计学（第14版）. 钱辰江等译. 北京：电子工业出版社

学习Excel

Excel作为一款常用的办公软件，不管从事任何行业，都是要学习的。实际上现在很多的数据分析岗位，面试的时候是算法，但实际工作中还是使用Excel。

Excel的学习资料非常多，大家可以自行查找。

学习SPSS

SPSS是一款简单易用的软件，比较容易入门，初学统计软件可以以此为入门，能够使用SPSS处理基础的统计分析和问卷数据即可。

SPSS的资料也相当的多，我当时的学习用的是吴明隆老师的《SPSS统计应用实务》，这本书很经典，但长时间没有再版，可以作为参考资料。也可以找一些新近的资料去学习。

学习R语言

R语言是一款以数据分析见长的程序设计语言，其语法对于有一定统计基础的学习者还是很友好的。在R的学习中，可以先简单了解Base R，再深入了解Tidyverse，Tidyverse风格的代码更加简洁高效。R语言的学习一定要反复练习，有意识地应用。

学习R语言要有一定的统计基础，所以要先学会统计学；接下来掌握R的数据结构、数据操作和常用统计方法的函数；再学习数据的可视化；后面就可以学习多元统计、机器学习等内容。

在学习具体代码的过程中，不要试图把所有的代码记在脑子里，关键是知道有这种方法，能够理解代码，等用得着的时候，可以再去查阅资料。学习的过程中，也要有意识地去应用，比如本来用SPSS解决的问题，尝试用R来解决。

如下是我读过的感觉比较好的一些R语言入门书籍：

贾俊平. (2023). 统计学——基于R（第5版）. 北京：中国人民大学出版社
罗伯特·I.卡巴科弗.(2023). R语言实战（第3版）. 王韬译. 北京：人民邮电出版社
张敬信. (2023). R语言编程——基于tidyverse. 北京：人民邮电出版社
薛毅，陈立萍. (2021). 统计建模与R软件（第2版）. 北京：清华大学出版社
Hadley Wickham et al. (2024). R for Data Science(2nd) R数据科学（影印版，第二版）. 南京：东南大学出版社

R语言的其他资料等我深入学习之后再进行推荐。

学习Python

R与Python是数据科学领域最为常用的两种语言，这两种语言各有所长，在统计建模方面，R语言非常好用，而在深度学习等方面，Python占据很大的优势，Python应用的范围也更加广泛，有一句话叫“学界用R，业界用Python"。如果想在业界或者在人工智能等方面有更深入地发展，还是要学习一下Python。

我了解一些Python的基本语法，在查阅资料的情况下，也能写一些Pyhton代码，我现在写Python都是用人工智能先写一遍，自己再调试，所以人工智能是学习的一个良好工具。Python入门的话可以读《python编程从入门到实践》这本书，一定要把代码从头到尾复现一遍。

Python的开发环境建议使用Anaconda，对新手比较友好。心理学专业可以着重学习Python数据分析与可视化的相关库，例如Pandas、NumPy和Matplotlib等。