定量集中选修训练
科学往往是高度量化的。定量方法可以改善理论的发展和表现、测量和数据分析。俄亥俄大学的心理学系和其他专业提供了广泛的定量方法课程。临床和实验心理学的研究生可能都想利用这个资源。为了促进这一过程，为感兴趣的人提供了定量集中。以下是该专业的要求和满足这些要求的选项。
定量集中的要求包括18小时（6门课程）的定量课程，以及一个完成的项目，其中包括很强的定量成分。请注意，课程作业可以与其他要求重叠（例如，完成定量集中将包括所有学生的第三门必修定量课程，以及为实验学生提供所需的学术工具），该项目可以纳入一个人的论文或论文中。
所有定量专业的学生都要修一门数学基础课程。一般来说，要在这些课程中表现良好，需要有微积分的背景。此外，课程作业通常会提供(a)广泛接触分析技术以及(b)深入接触特定的定量方法。具体的定量方法包括数学和计算建模、心理测量学和各种数据分析专业（见下面的课程示例集）。此外，一个人可以强调学习基本的数学原理以及应用定量方法。具体的课程作业将由学生与一个委员会协商确定，该委员会包括学生的顾问和不少于两名与定量集中相关的教师。为了方便这一过程，下面提供了来自各个部门的可能课程列表（并非详尽无遗），然后是根据重点的示例程序。
课程
1. 心理学系（鸟叔）-所有要求鸟叔6112作为先决条件
- 6115贝叶斯数据分析概论
- 7110多元统计
- 7120高级测试原理
- 7130高级回归分析
- 7150结构方程建模
- 7170卫生统计数字
- 7310心理物理学和知觉理论
- 概念学习和分类
- 认知的数学建模
- 心理学高级研讨会（必须以数学建模、测量或统计为导向）
2. 数学系(MATH) -先决条件（preeq .）
- 应用线性代数
- 高等微积分1
- 高等微积分II（必修课程）数学5301)
- 5320矢量分析
- 5500统计学理论
- 应用统计学（pre - eq.）数学5500)
- 5520随机过程（preeq .）数学5500)
- 5530统计计算（前）数学5500)
- 5620线性和非线性优化或5630离散建模和优化
- 6510线性模型（preeq .）数学5510)
- 6520实验设计数学5510)
- 6530时间序列分析数学5302和数学5510)
3. 教育部(EDRE) -所有要求PSY 6111作为先决条件
- 7110测试开发理论与技术
- 7120项目反应理论与现代教育测量（前）EDRE 7200或PSY 6111)
- 7600多元统计方法在教育(代替Psy 7110；prereq。6112)
- 7610计算机科学在EDRE中的应用7600)
4. 工程(EE)
- 5003工程师计算工具
- 5213反馈控制理论
5. 计算机科学（CS）
- 5800人工智能
- 6420医学中的人工智能（preeq .）CS 5800)
- 6800人工智能高级专题（pre . eq.）CS 5800)
- 6830机器学习
示例程序
选项1（线性建模）
- 数学5200（应用线性代数）
- 数学5500（统计理论）
- 数学5530（统计计算）
- PSY 6115（贝叶斯数据分析入门）
- PSY 7130（高级回归分析）
- PSY 7150（结构方程建模）
方案2（以观察为主）
- 数学5500（统计理论）
- PSY 6115（贝叶斯数据分析入门）
- PSY 7130（高级回归分析）
- PSY 7150（结构方程建模）
- PSY 8901（元分析）
- EDRE 7120（项目反应理论）
方案3（纵向）
- 数学5500（统计理论）
- 数学5510（应用统计学）
- 数学6530（时间序列分析）
- PSY 7130（高级回归分析）
- PSY 6115（贝叶斯数据分析入门）
- PSY 7150（结构方程建模）
选项4（实验设计）
- 数学5500（统计理论）
- 数学5510（应用统计学）
- 数学5530（统计计算）
- 数学6520（实验设计）
- PSY 6115（介绍贝叶斯数据分析）或PSY7130（高级回归分析）
- PSY 7150（结构方程建模）
选项5（以认知为重点的数学和计算建模）
- 数学5200（应用线性代数）或数学5320（矢量分析）
- 数学5500（统计理论）
- 数学5630（离散建模和优化）或EE 5003（工程师计算工具）
- cs6830（机器学习）或cs5800（人工智能）或EE 5213（反馈控制理论）
- PSY 7360（认知的数学建模）
- PSY 7310（心理物理学和感知理论）或PSY 7350（概念学习和分类）
选项6（应用计算建模）
- 数学5620（线性和非线性优化）
- EE 5003（工程师用计算工具）
- EE 5213（反馈控制理论）
- PSY 7130（高级回归分析）或PSY 6115（介绍贝叶斯数据分析）
- PSY 7360（认知的数学和计算模型）
- cs6830（机器学习）或cs5800（人工智能）
选项7（心理测量学/测量重点）
- 数学5200（应用线性代数）
- 数学5500（统计理论）
- PSY 7110（多元统计或EDRE 7600）
- PSY 7120（先进的测试原理或EDRE 7110）
- PSY 7150（结构方程建模）
- 项目反应理论与现代教育测量或EDRE 7610计算机科学在EDRE中的应用