多元统计分析

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简称“多元分析”，也称“多变量分析”。

它针对多个变量或多元总体，对来自于多个对象或变量的联合观测数据进行复杂的数理统计分析。多元统计分析方法既包括一元统计分析方法到多元总体的推广，还包括不同于一元分析的新方法，更重视探讨事物之间的复杂联系，从不同指标、方向上分析数据，最大限度地提取数据所蕴含的信息，因而有利于研究者更确切、全面地认识现象及其本质，搞清变量关系，对理论建构、完善及成果应用亦有重要价值。由于多元统计分析具有上述优点，以青少年发展特点与规律为对象的青少年心理教育研究越来越广泛地应用多元分析。

作为数理统计的一种，多元分析方法在20世纪初由高尔顿首创后，经皮尔逊、费希尔、斯皮尔曼等人的进一步发展，随著电子计算机的普及而日益广泛地应用于心理与教育研究。在青少年心理与教育研究中运用多元统计分析主要解决4类问题：1．考察变量或对象间的相互关系。2．检验多元总体的统计假设。

3．对变量或对象进行分类，或判定其所属类别。4．预测青少年心理发展。多元统计分析方法主要有方差分析、协方差分析、复方差分析、多元回归分析、因素分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、路径分析、结构方程模型等。

用于支持多元分析的统计软件包有SPSS、SAS等。

在实际运用中，研究者尤其需要注意的是，多元统计分析只是一个有为的研究工具，其成效取决于研究者通过定性分析提供的分析方向与角度。在缺乏定性分析的情况下，过分倚重于多元统计分析往往可能导致无意义的“数字游戏”，研究者应力避之。