方差分析、回歸分析和因素分析都是較複雜的定量分析方法，它們適合於較複雜的實驗設計所得到的數據資料，或是對量化材料進行深層次的分析。現代教育科學研究的新趨勢就是進行多變量、多因素、多層次的研究，而憑描述統計分析和推斷統計分析方法是遠遠不夠的，這就使得多元統計分析方法發展起來了。隨著計算機的普及和應用軟件的開發，繁複的運算和高深的數學理論已不再是進行高層次定量分析的障礙。下麵我們僅對三種分析的主要思想和運用領域作一扼要闡述。
（一）方差分析
方差分析，即利用方差進行F檢驗，分析與探討一個因變量和一個或多個自變量之間的關係的統計方法。這種方法主要用於多個樣本平均數差異顯著性的檢驗，且各不同的類型。大多數教育實驗包含幾個不同處理或幾個不同混合處理組，方差分析可同時比較幾個平均數的差異，故比僅適用於比較兩個均數之間差異的t檢驗更為有用。
方差分析根據的基本原理是，一組數據的總變異可以分解為幾個部分的變異，各表示一定的意義。例如，組內差異是由被試的個別差異或實驗誤差引起的，組間差異是由受控製的實驗因素或觀察條件引起的等。通過綜合性比較分析各部分變異之間的關係，可找出引起總變異的主要因素，並可根據概率，確定各組均數之間是否存在顯著差異，即確定自變量是否對因變量有重要影響。方差分析對大小樣本均適用。
例如，若實驗變量為識字教學法，共有四種方法，我們把這四種方法分別在四個班實驗，然後對四個班的平均數差異進行顯著性檢驗，從而推斷四種教學方法的效果是否相同，就可以應用單因素方差分析中的“完全隨機設計的方差分析”方法，來完成定量分析的任務。