Háttér és célkitűzés: A pszichológiai kutatásmódszertan eljárásait (főképp a p értékre építkező bizonyításokat) számos kritika érte az utóbbi évtizedek során. A kutatói elfogultság és a módszertanok (például az adatgyűjtés, az adatszelekció vagy a statisztikai próbák) könnyű manipulálhatósága teret adott a félrevezető és nehezen reprodukálható kutatásoknak. A gépi tanulás elterjedése megfigyelhető a pszichológia területén is, új eszköztárat biztosítva a kutatók számára. Az eljárás áthelyezi a hangsúlyt a statisztikai bizonyításról az előrejelzésre, valamint az ehhez kapcsolódó validációs folyamatokra, ezáltal lecsökkentve a kutatói szubjektivitás hatását. Jelen tanulmány célja gyakorlati példákon keresztül betekintést nyújtani a gépi tanulás módszertanába, fókuszálva a pszichológiai alkalmazhatóságára. Módszer: A vizsgálati szakasz első részében két, a gépi tanulás használatára irányuló tanulmány kerül bemutatásra a humán döntéshozatali mechanizmusok, valamint a pandémiás helyzet okozta mentális hatások területére vonatkozóan. A vizsgálati szakasz második részében egy klasszifikációs feladat (filmpreferencia és nemi identitás kapcsolata) keretén belül kerül összehasonlításra egy nem parametrikus statisztikai módszer és két, gépi tanuláson alapuló eljárás. Eredmények: A kapott eredmények bemutatják a gépi tanulás által nyújtott előnyöket (validációs eljárások és többletinformáció kinyerése), párhuzamot vonva a nem parametrikus eljárással. Következtetések: A tanulmány népszerűsíteni és alátámasztani hivatott a gépi tanulás alkalmazhatóságát a kutatói szektorban tevékenykedő pszichológusok számára. A bemutatott kutatás reprodukálhatóságának érdekében az adatok és programozási kódsorok szabadon felhasználhatók a tanulmányban megadott elérhetőségeken keresztül.  Kulcsszavak: gépi tanulás, p érték, p-hacking, pszichológiai kutatásmódszertan, klasszifikáció