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應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和心理測(cè)量學(xué)理學(xué)碩士

MS. Applied Statistics and Psychometrics

所屬學(xué)院：林奇教育與人類發(fā)展學(xué)院

申請(qǐng)難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：高

494 QS 2023 36 U.S.NEWS 2023

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
1月/8月/9月	1-2年	$52,920

申請(qǐng)時(shí)間

2025Spring

- 開(kāi)放時(shí)間

2024-11-01 Round1

2025Spring Round1 開(kāi)始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：2024-11-01 距申請(qǐng)截止還剩9天

2024-12-01 Round2

2025Spring Round2 開(kāi)始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：2024-12-01 距申請(qǐng)截止還剩39天

2025Summer

- 開(kāi)放時(shí)間

2025-01-04 Round1

2025Summer Round1 開(kāi)始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：2025-01-04 距申請(qǐng)截止還剩73天

2025-04-05 Round2

2025Summer Round2 開(kāi)始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：2025-04-05 距申請(qǐng)截止還剩164天

2025Fall

- 開(kāi)放時(shí)間

2025-01-04 Round1

2025Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：2025-01-04 距申請(qǐng)截止還剩73天

2025-07-15 Round2

2025Fall Round2 開(kāi)始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：2025-07-15 距申請(qǐng)截止還剩265天

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.bc.edu/content/bc-web/schools/lynch-school/academics/departments/mesa/ms-applied-statistics-and-psychometrics.html

語(yǔ)言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	7.0	/
托福	100	/

培養(yǎng)目標(biāo)

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和心理測(cè)量學(xué)理學(xué)碩士滿足定量專家的需要，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，設(shè)計(jì)定量研究，并為教育，社會(huì)，行為和健康科學(xué)研究項(xiàng)目開(kāi)發(fā)測(cè)量量表。教育，心理學(xué)，社會(huì)工作，護(hù)理和社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的雇主和博士課程正在尋求經(jīng)過(guò)技術(shù)定量分析培訓(xùn)的畢業(yè)生。聯(lián)邦政府資助和非營(yíng)利機(jī)構(gòu)對(duì)他們資助的研究的研究方法和數(shù)據(jù)分析設(shè)定了嚴(yán)格的期望。學(xué)生還可以從多個(gè)參與實(shí)踐研究的機(jī)會(huì)中受益。除了被要求支持我們教師的積極研究外，波士頓學(xué)院還擁有許多國(guó)際知名的研究中心。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	中間統(tǒng)計(jì)	Intermediate Statistics
2	數(shù)理統(tǒng)計(jì)導(dǎo)論	Introduction to Mathematical Statistics
3	一般線性模型	General Linear Models
4	多元統(tǒng)計(jì)分析	Multivariate Statistical Analysis
5	心理測(cè)量理論：經(jīng)典測(cè)試?yán)碚摵屠ＤＰ?/td>	Psychometric Theory: Classical Test Theory and Rasch Models
6	心理測(cè)量理論II：項(xiàng)目反應(yīng)理論	Psychometric Theory II: Item Response Theory
7	多層次回歸模型	Multilevel Regression Modelling