Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
PSYC7010
心理学硕士课程
2 学分难度 超难
课程定位 PSYC7010（Psychological Research Methodology）是 UQ 心理学方向的硕士层级课程，重点是把理论框架转化为可执行的专业判断与实践能力。课程通常面向已有基础、需要进阶应用的学习者，强调在真实情境下完成问题界定、方案设计、执行评估与反思改进。 技术栈与学习内容 课程内容通常覆盖该学科的高级方法、案例推理、专业写作与证据导向决策，并结合数据解读、研究方法或临床/教育实践工具。你不仅要掌握概念本身，还要能够解释前提条件、方法限制和结论可迁移性。 课程结构 课程一般按 13 周推进，前段建立进阶框架，中段进行任务与案例训练，后段综合评估冲刺。考核常见组合为 Tutorial/Quiz、作业/报告、展示或项目与期末评估。评分除正确性外，更重视专业逻辑、结构化表达与实践可行性。 适合人群 适合准备在心理学相关岗位进阶的学习者，或需要系统提升专业分析、沟通与执行能力的同学。建议每周稳定投入 8-12 小时，按“预习-练习-复盘”节奏推进，持续输出比临时突击更稳。
Course decision
选课先看
先看考核重心、截止节奏和入门要求，再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
4 项考核
最高单项
35%
Assignment / Report
期末考试
未注明
以官方 outline 为准
Hurdle
未列出
当前考核表没有 Hurdle 标记
What you learn
学完能做什么
学习成果来自官方 Unit Outline，关键词来自这门课的逐周主题。
课程能力关键词
Lecture1.OverviewandZdistributionsThislecturecoversnormal2.Singlesampletests
Syllabus
每周大纲
默认只展示每周独有的知识重点；节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
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Lecture 1. Overview and Z distributions This lecture covers normal distributions and z-scores. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 1. Overview and Z distributions This lecture covers normal distributions and z-scores. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 2h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture1.OverviewandZdistributionsThislecturecoversnormal - 2
Lecture 2. Single sample tests This lecture covers hypothesis-testing, single sample tests (when the POPULATION variance is known (Z test) and the POPULATION variance is not known (single sample t test). Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 2. Single sample tests This lecture covers hypothesis-testing, single sample tests (when the POPULATION variance is known (Z test) and the POPULATION variance is not known (single sample t test). Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 2h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture2.SinglesampletestsThislecturecovershypothesis-testingsingle - 3
Lecture 3. t-tests This lecture covers two sample tests, using the same people twice (repeated measures t-test) and two different groups (independent groups t-test). We will also cover the assumptions of t-tests Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 3. t-tests This lecture covers two sample tests, using the same people twice (repeated measures t-test) and two different groups (independent groups t-test). We will also cover the assumptions of t-tests Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 2h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture3.t-testsThislecturecoverstwosampletestsusing - 4
Lecture 4. Power and effect size This lecture covers power and effect size. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 4. Power and effect size This lecture covers power and effect size. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 2h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture4.PowerandeffectsizeThislecturecoverspower - 5
Lecture 5. ANOVA I (one-way independent groups) This lecture is the first of four lectures covering the most frequently used analysis for group designs: Analysis of Variance (ANOVA). An overview of one-way ANOVA will be presented, including the calculation of the omnibus test, partitioning of variance, and the underlying structural model. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 5. ANOVA I (one-way independent groups) This lecture is the first of four lectures covering the most frequently used analysis for group designs: Analysis of Variance (ANOVA). An overview of one-way ANOVA will be presented, including the calculation of the omnibus test, partitioning of variance, and the underlying structural model. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 4h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture5.ANOVAIone-wayindependentgroupsThislectureis - 6
Lecture 6. ANOVA II (Follow-up tests) This lecture continues from the calculation of the omnibus tests of the overall one-way to assess group differences using planned comparisons and post-hoc tests. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 6. ANOVA II (Follow-up tests) This lecture continues from the calculation of the omnibus tests of the overall one-way to assess group differences using planned comparisons and post-hoc tests. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 4h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture6.ANOVAIIFollow-uptestsThislecturecontinuesfrom - 7
Lecture 7. ANOVA III (Repeated Measures) This is the third lecture on ANOVA. In this lecture, students will be shown how the analysis of variance can be used to test repeated time points. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 7. ANOVA III (Repeated Measures) This is the third lecture on ANOVA. In this lecture, students will be shown how the analysis of variance can be used to test repeated time points. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 4h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture7.ANOVAIIIRepeatedMeasuresThisisthethird - 8
Lecture 8. ANOVA IV Factorial & Non-Parametric This lecture is the fourth lecture on ANOVA and begins a new topic on analyses that can be used to test data that do not meet the assumptions required to use t-tests or ANOVA. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 8. ANOVA IV Factorial & Non-Parametric This lecture is the fourth lecture on ANOVA and begins a new topic on analyses that can be used to test data that do not meet the assumptions required to use t-tests or ANOVA. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 4h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture8.ANOVAIVFactorial&Non-ParametricThislectureis - 9
Lecture 9: Chi-Square This lecture will focus on the Chi-Square tests. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 9: Chi-Square This lecture will focus on the Chi-Square tests. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 2h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture9Chi-SquareThislecturewillfocusonthe - 10
Lecture 10. Correlations I This lecture introduces correlations, focusing on the calculation of r, variance accounted (r square), and non-parametric versions of r. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 10. Correlations I This lecture introduces correlations, focusing on the calculation of r, variance accounted (r square), and non-parametric versions of r. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 2h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture10.CorrelationsIThislectureintroducescorrelationsfocusingon - 11
Lecture 11. Correlation II & Regression In this lecture, the concept of correlation (relationship between two variables) is extended to regression (using a known association to make a prediction). Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 11. Correlation II & Regression In this lecture, the concept of correlation (relationship between two variables) is extended to regression (using a known association to make a prediction). Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 4h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture11.CorrelationII&RegressionInthislecturethe - 12
Lecture 12. Regression In this final lecture, the concept of regression is further extended. Learning outcomes: L01
📖 核心知识点：Lecture 12. Regression In this final lecture, the concept of regression is further extended. Learning outcomes: L01。本周围绕课程官方学习活动中的 Lecture 展开，重点掌握该主题的关键概念、应用场景与课堂讨论脉络，并将其与前后周内容形成连续知识链。 ⏰ 本周节奏：难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 10h（课堂/同步学习 3h + 阅读与笔记 3h + 练习与复盘 4h） 🎯 考试关联：与课程评估直接相关（Tutorial / Quiz 20% / Assignment / Report 35% / Presentation / Project 15%），建议同步整理“概念-证据-案例”三列表，便于 quiz/报告题作答。 🧪 Tutorial/Lab：根据本周活动类型（Lecture）完成课堂案例拆解，并输出 1 页结构化总结。 📌 作业关联：将本周主题纳入作业框架，补齐引用证据与方法说明，避免只给结论。 ⚠️ 易错点：只记结论不追溯理论依据，或把不同语境下的案例简单类比，导致分析失真。
Lecture12.RegressionInthisfinallecturetheconceptof
Assessment
考核结构
Tutorial / Quiz
检验 PSYC7010 的阶段掌握。
20%
Assignment / Report
案例或研究型作业。
35%
Presentation / Project
展示与协作能力评估。
15%
Final Assessment
期末综合评估。
30%
Assignments
作业详情
Assignment 1
完成 PSYC7010 的核心案例或研究任务。
重点: 方法应用与证据组织
要求:提交结构化报告
⏱ 预计 14 小时
Assignment 2
完成综合问题分析并提出可执行建议。
重点: 结论表达与风险评估
要求:提交报告/展示材料
⏱ 预计 18 小时
From Seniors
学长留下的
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
学姐说
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
往年考点 / 踩坑
这门课暂无往年考点记录。
毕业生去向(整体)
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
Zerologix
4 位校友岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
Servian
4 位校友岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言（testimonials）的整体分布，无法关联到具体学员或其所选课程；仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。