계량심리학
모델링
인간의 마음에 대한 언어적 서술은 모호할 수밖에 없기 때문에 연구자의 주장이 어느 쪽이 더 타당하고 인간의 마음을 잘 설명하는지에 대해 흑과 백을 구분하기 어렵습니다. 따라서 해석에서 이론을 넘어선 수학적 기법을 통해 인간의 심리과정을 표현하려는 시도가 있어왔습니다. 필연적으로 이 분야는 인간의 마음을 연역 논리 시스템부터 인공 신경망을 포함한 현대 기계 학습에 이르기까지 다양한 수학적 방법을 사용하여 수학적으로 설명하는 인공 지능과 밀접한 관련이 있습니다.
통계적 방법론
심리 연구자들이 어떻게 하면 더 나은 데이터를 얻을 수 있고 기존 데이터로부터 합리적으로 풍부한 논의를 도출할 수 있는지를 수학적, 통계적 방법론의 관점에서 연구하는 분야입니다.
심리학자가 방법론을 연구함에 있어 중요한 역할 중 하나는 일반 연구자에게 새로 개발된 다양한 통계 방법론을 소개하거나 심리학 연구 주제에 필요한 새로운 통계 방법론을 개발하는 것입니다. 요인분석은 다변량통계와 심리측정에서 중요한 방법으로 심리학자(Charles Spearman)가 개발한 대표적인 통계기법입니다.
또한 방법론 연구자들은 기존에 알려진 수학적 방법론이 잘못 사용되거나 잘못 해석되지 않도록 끊임없이 문제를 제기합니다. 이 분야에서는 David Kenny 및 A.F. Hayes와 같이 수학적 이유를 통해 방법론적 설계를 지원하는 것부터 AMOS를 만든 J.L.Arbuckle과 같이 실제로 사용할 수 있는 통계 분석 도구를 만드는 것까지 다양합니다.
위의 모든 주제는 통계의 응용이므로 공부하기 위해서는 기본적인 통계 지식이 있어야 합니다. 그러나 일반 통계와 달리 다루는 대상(마음)이 매우 독특하여 다른 통계 분야와 관점과 접근 방식이 사뭇 다른 경우가 있습니다.
실제로 잘 알려진 심리학 저널에는 종종 복잡한 응용 통계 기법과 관련된 논문이 포함되어 있습니다. 예를 들어, z-변환에 대한 Fisher의 논문, 종속 상관 계수의 차이 검증, 매개 및 제어 효과 등. 한계에는 끝이 없습니다. 괜히 심리학 연구가가 되려면 통계학을 잘해야 한다는 말이 있습니다. 물론 이런 경향은 다른 학문 분야에도 존재하지만 심리학 대학원에 가서 논문을 쓸 때 통계를 모르면 졸업이 어려울 수 있습니다.