多元回归分析Multiple Regression Analysis

是一种利用非实验性资料对两个或两个以上自变量与一个因变量相互依存关系的资料分析方法。简单相关和回归分析讨论的是一个自变量与一个因变量的关系。而在实际研究中，影响因变量的因素常常不只是一个，而是两个或多个。在新闻传播研究中，多元回归方法的分析过程虽然比较复杂，但是应用范围很广。特别是二元回归分析即两个自变量与一个因变量的分析，更有实质上的应用效果。如一种利用科学统计方法来测定文章对于某种水平的读者可能理解程度的“可读性公式”，就是利用了二元相关和回归方法。对三元以上（三个或三个以上的自变量）的相关和回归分析，由于计算过程复杂，所以经常采用艾肯法的数学矩阵和杜立德法的相关系数矩阵来计算回归系数β。因为在多元相关分析中主要是通过计算回归系数β值来说明自变量的相互作用，即由β值来衡量每个自变量相对来说对因变量的变化有多大影响。也常常计算R2（复相关决策系数）。用它来代表自变量（独立变数）解释因变量时，说明因变量变化有多大的百分比是受自变量（独立变数）变化总和的影响。

多元回归分析multiple regression analysis

研究多个变量之间关系的回归分析方法。按因变量和自变量的数量对应关系可分为一个因变量对多个自变量的回归分析(简称“一对多回归分析”)及多个因变量对多个自变量的回归分析(简称“多对多回归分析”)；按回归模型类型可分为线性回归分析和非线性回归分析。