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为了进行较为可靠的预测，两个变量之间的相关系数应足够大，而且时间跨度不能太大，即长期预测的可靠度不高。
当我们要研究多个自变量对一个因变量的影响时，就要采用多元回归分析法。
比如，从一个人的身高、性别、年龄、人种及父母的收入来预测其体重。
由于计算量大，这种分析一般由计算机来完成。
目前已有很多多元统计分析软件包，常用的有SPSS和SAS等。
它们一般都提供“逐步多元回归”
分析程序。
逐步多元回归技术就是先在所有的自变量中寻找与因变量相关最大的一个自变量，然后从剩下的自变量中找出相关最大的自变量，如此往复，直到分析完所有自变量为止，或者到剩下的自变量与因变量的相关很弱，无助于解释因变量的变化为止。
然后，计算机就可以打印出因变量与每一个自变量之间的相关系数，一个多元相关系数矩阵R，以及回归方程。
回归分析是多元统计技术之一。
常用的多元统计方法有：回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析、判别分析、路径分析和多维标度分析等。
[112]这类方法的数学分析比较复杂，但是它们都已被编制成计算机软件。
要使用它们，并不需要掌握深奥的数学知识，因此，在教育研究中，它们已得到广泛应用，比较教育研究中也不例外。
第九节系统分析法
所谓系统，就是由若干相互联系、相互作用的要素构成的，具有特定功能和运动规律的整体。
系统分析法是建立在系统论、信息论和控制论基础之上的。
它把研究对象当作一个系统，从系统总体出发，在系统整体与构成系统的诸要素、要素与要素、系统与外部环境之间的相互作用中，揭示和处理研究对象的性质与规律，从而达到最佳地处理和解决问题的一种方法。
在过去的二三十年中出现的耗散结构理论、协同学、突变论和超循环理论等，丰富和发展了系统理论。
当然，随着系统理论自身的发展，系统分析法的形式也在不断变化。
一、系统分析法的基本原则
尽管系统分析法在社会科学研究中应用广泛，但是并不存在一个大家都遵循的固定的模式。
[113]不过，以下几个原则是系统分析法的基本特点，这些原则是由系统的基本特征决定的。
1.整体性原则
系统是由许多要素（子系统）组成的，但是系统的功能不等于各子系统功能的简单叠加。
这就是人们常说的“整体大于各部分的总和”
。
一个由教师、学生和教育技术手段组成的课堂系统，除了用教师的资格、学生的数量和教学手段的先进性等可量化的指标进行描述之外，还要对教师、学生和教学手段之间的相互关系，尤其是师生之间的互动模式，进行深入细致的考察。
后一方面可能是更重要的方面，往往被那些热衷于定量研究的学者忽视。
因此，在分析教育问题时，要牢固树立全局的观念，始终把研究对象看作一个有机的整体。
2.联系性原则
联系性原则有两方面含义：其一是指系统与外部环境之间的相互联系与相互制约；其二是指系统内部各要素之间的相互联系与制约。
因此，应当从系统、要素和环境三者之间相互联系、相互制约来考察系统。
比如，教育系统中的课程的革新，在系统内部，将导致教学和学习方法的改变、教学辅助设施的更换，以及教师的重新培训等；而在与系统外部关系上，则表现为向外部征集有关资源和在一定时间间隔之后提供新型的人力资源。
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