導言

第八部收束全書，處理計算方法帶來的新工具，以及這門學科接下來要面對的問題。

第三十三章介紹貝氏取向。對計量心理學而言，貝氏方法的價值不只在於哲學立場的差異，更在於它讓一些原本難以估計的模型變得可行，例如小樣本的多層次模型、近似測量不變性，以及帶有大量參數的項目反應模型。這一章也說明先驗的選擇如何自主觀爭議轉為正則化的技術問題。

第三十四章處理機器學習。它自臨床判斷與統計預測這段常被遺忘的前史講起，說明心理學早在半世紀前就經歷過一次預測與解釋的對立，再進入偏誤與變異的權衡、正則化、樹集成與神經網路等方法，並始終追問一個問題：預測得準，是否就等於理解了。

第三十五章把網絡心理計量學獨立展開。它以另一種構想解釋測量指標為何彼此相關，即症狀之間直接互相影響，而非共同反映一個潛在原因。這個構想是否比潛在變項模型更貼近心理現象，目前仍在爭論之中；本章的處理方式是把兩種取向的預設攤開來比較，而不預先站隊。

第三十六章回到整本書的主線。開放科學、再現性、資料共享與預先註冊，這些議題表面上屬於研究實踐，實則與測量品質密不可分：不可靠的測量必然導致不可再現的結果。最後一章也對計量心理學的整合與未來走向，提出一個誠實的評估。