多元回归是统计学中一种重要的分析方法，它允许研究者在一个模型中同时考察多个自变量对一个因变量的影响，从而揭示变量间的复杂关系。在心理学和管理学研究中，我们常常面对的是多因素共同作用的现象，例如员工绩效可能同时受到能力、动机和环境因素的影响，而多元回归正是帮助我们量化这些因素各自贡献的理想工具。它通过建立一个线性方程，其中因变量被表示为自变量的加权和加上一个误差项，从而估计每个自变量的系数，这些系数反映了在控制其他变量后，该自变量对因变量的独特影响。
多元回归的核心在于它能够分离出每个预测变量的独立效应，这对于理解现实世界中的决策和行为至关重要，因为人类行为往往不是由单一因素驱动的。例如，在认知偏差研究中，我们可以使用多元回归来探讨不同认知偏差（如确认偏差或锚定效应）如何共同影响决策质量，同时控制年龄、教育水平等潜在混淆变量。这种方法不仅提高了分析的准确性，还帮助我们避免过度简化复杂现象的风险。
在实践中，多元回归的应用需要谨慎处理多重共线性、异方差性等问题，以确保结果的可靠性。对于希望深入学习的读者，我推荐阅读Cohen等人的《应用多元回归/相关分析行为科学研究》一书，该书系统阐述了多元回归在行为科学中的理论与应用。