如何在spss上做層次回歸分析

用SPSS進(jìn)行回歸分析，實(shí)例操作如下： 單擊主菜單Analyze / Regression / Linear…，進(jìn)入設(shè)置對話框如圖7-9所示。從左邊變量表列中把因變量y選入到因變量（Dependent）框中，把自變量x選入到自變量（Independent）框中。在方法即Method一項(xiàng)上請注

SPSS的的友好界面和Excel很相似，有很多可活動的單元格，它所實(shí)現(xiàn)的-功能有兩種方式，操作指令或編輯代碼程序，如何用數(shù)據(jù)做一個(gè)簡單的回歸分析，操作很簡單，讓你在大數(shù)據(jù)時(shí)代能有好的發(fā)展，現(xiàn)在和小編一起來學(xué)習(xí)吧。

方法

【導(dǎo)入數(shù)據(jù)】在數(shù)據(jù)視圖窗口編輯入數(shù)據(jù)，也可從外部如Excel中導(dǎo)入（少量數(shù)據(jù)建議直接輸入）

分層回歸分析其實(shí)就是回歸分析，但是逐步加入新的X去研究X對Y的影響，這種就是分層回歸。一般分層回歸用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)定性，中介或者調(diào)節(jié)作用等，這個(gè)在SPSSAU這個(gè)在線SPSS分析軟件里面直接就可以看見，而且出來的結(jié)果全部幫你整理規(guī)范好了的。

【編輯數(shù)據(jù)-對變量進(jìn)行說明】在變量視圖窗口進(jìn)行編輯，根據(jù)每個(gè)變量德 類型，寬度等屬性進(jìn)行輸入，如圖所示：

分層回歸就是檢驗(yàn)加入某些個(gè)變量后前后兩次回歸的結(jié)果，通過比較兩次回歸結(jié)果，以判斷該變量是否有效改進(jìn)善模型。通常是通過比較R方的，R方變大，則模型變得更好，新加入的變量的作用有效果。 模型2的R值和R方明顯大于模型1，說明加入第三個(gè)變量

上面兩步做好了就可以開始分析工作啦，在【分析】-【回歸】【線性L】即可出現(xiàn)下圖（選擇好需要的因變量和自變量），如完后

用SPSS進(jìn)行歸析實(shí)例操作： 單擊主菜單Analyze / Regression / Linear…進(jìn)入設(shè)置框圖7-9所示左邊變量表列變量y選入變量（Dependent）框自變量x選入自變量（Independent）框即Method項(xiàng)請注意保持系統(tǒng)默認(rèn)選項(xiàng)Enter選擇該項(xiàng)表示要求系統(tǒng)建立歸程所選

選擇右邊的【統(tǒng)計(jì)量】-選擇出你需要的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，然后點(diǎn)擊繼續(xù)--和確定，你便完成了設(shè)置的基本步驟。

可使用spssau的分層回歸，操作簡單兩步出結(jié)果。 操作步驟： 1、選擇spssau的分層回歸。 2、放入分析項(xiàng)，其他指標(biāo)項(xiàng)均自動生成不用設(shè)置。 同時(shí)生成標(biāo)準(zhǔn)表格結(jié)果及智能文字分析，不會統(tǒng)計(jì)學(xué)也可以看懂。

【第一頁結(jié)果】這是一個(gè)基本的輸出結(jié)果的界面信息，這些信息會告訴你：模型的匯總及協(xié)方差是需要注意查看的。

用SPSS進(jìn)行回歸分析，實(shí)例操作如下： 單擊主菜單Analyze / Regression / Linear…，進(jìn)入設(shè)置對話框如圖7-9所示。從左邊變量表列中把因變量y選入到因變量（Dependent）框中，把自變量x選入到自變量（Independent）框中。在方法即Method一項(xiàng)上請注

【第二頁結(jié)果】在下圖這一個(gè)結(jié)果中告訴你數(shù)據(jù)信息的來源和你操作的基本方式，你可以通過對R檢驗(yàn)和R方檢驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整，以使得得到你想要的結(jié)果。

分層回歸通常用于中介作用或者調(diào)節(jié)作用研究中。 分析時(shí)通常第一層放入基本個(gè)人信息題項(xiàng)或控制變量; 第二層放入核心研究項(xiàng)。使用SPSSAU在線spss分析，輸出格式均為標(biāo)準(zhǔn)格式，復(fù)制粘貼到word即可使用。

【右圖有】在【圖形】-【圖形畫板模板選擇程序】-選擇你需要的圖形變量，然后選擇圖形樣式，單擊確定即可。

容易，就在回歸里面，點(diǎn)擊block 移入一層變量，再點(diǎn)擊下一層 再移入幾個(gè)自變量 就可以了 關(guān)鍵是要會解讀結(jié)果

擴(kuò)展閱讀，以下內(nèi)容您可能還感興趣。

用SPSS做層次回歸分析容易嗎

對初學(xué)者不容易的

怎么在spss上做層次回歸分析

多元線性回歸

1.打開數(shù)據(jù)，依次點(diǎn)擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。

2.將因變量和自變量放入格子的列表里，上面的是因變量，下面的是自變量，點(diǎn)擊下一層。

3.設(shè)置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變量一次納入到方程。其他方法都是逐步進(jìn)入的方法。

4.等級資料，連續(xù)資料不需要設(shè)置虛擬變量。多分類變量需要設(shè)置虛擬變量。

5.選項(xiàng)里面至少選擇95%CI。

點(diǎn)擊ok。

統(tǒng)計(jì)專業(yè)研究生工作室原創(chuàng)，請勿復(fù)雜粘貼

求大神SPSS幫忙看一下，這個(gè)分層回歸分析后的結(jié)果是什么狀況啊！

分層回歸通常用于中介作用或者調(diào)節(jié)作用研究中。

分析時(shí)通常第一層放入基本個(gè)人信息題項(xiàng)或控制變量; 第二層放入核心研究項(xiàng)。使用SPSSAU在線spss分析結(jié)果顯示如下：

R²：模型的解釋力度

F 值：用于判斷模型是否有意義，如果對應(yīng)P值小于0.05說明模型有意義

△R²：模型變化時(shí)，R²值的變化情況

△F 值：模型變化時(shí)，F(xiàn)值的變化(該值不是直接F值相減)，如果對應(yīng)P值小于0.05則說明模型變化有意義，具體可通過△R²查看模型解釋力度變化情況，以及查看新增加的自變量的顯著性情況。具體分析可結(jié)果智能文字分析，進(jìn)行解讀。

SPSS中回歸分析結(jié)果解釋，不懂怎么看

首先來說明各個(gè)符號，B也就是beta，代表回歸系數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)代表自變量也就是預(yù)測變量和因變量的相關(guān)，為什么要標(biāo)準(zhǔn)化，因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)化的時(shí)候各個(gè)自變量以及因變量的單位才能統(tǒng)一，使結(jié)果更精確，減少因?yàn)閱挝徊煌斐傻恼`差。T值就是對回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)的結(jié)果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗(yàn)的顯著性，在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，sig<0.05一般被認(rèn)為是系數(shù)檢驗(yàn)顯著，顯著的意思就是你的回歸系數(shù)的絕對值顯著大于0，表明自變量可以有效預(yù)測因變量的變異，做出這個(gè)結(jié)論你有5%的可能會犯錯(cuò)誤，即有95%的把握結(jié)論正確。

回歸的檢驗(yàn)首先看anova那個(gè)表，也就是F檢驗(yàn)，那個(gè)表代表的是對你進(jìn)行回歸的所有自變量的回歸系數(shù)的一個(gè)總體檢驗(yàn)，如果sig<0.05,說明至少有一個(gè)自變量能夠有效預(yù)測因變量，這個(gè)在寫數(shù)據(jù)分析結(jié)果時(shí)一般可以不報(bào)告

然后看系數(shù)表，看標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)是否顯著，每個(gè)自變量都有一個(gè)對應(yīng)的回歸系數(shù)以及顯著性檢驗(yàn)

最后看模型匯總那個(gè)表，R方叫做決定系數(shù)，他是自變量可以解釋的變異量占因變量總變異量的比例，代表回歸方程對因變量的解釋程度，報(bào)告的時(shí)候報(bào)告調(diào)整后的R方，這個(gè)值是針對自變量的增多會不斷增強(qiáng)預(yù)測力的一個(gè)矯正（因?yàn)榧词箾]什么用的自變量，只要多增幾個(gè)，R方也會變大，調(diào)整后的R方是對較多自變量的懲罰），R可以不用管，標(biāo)準(zhǔn)化的情況下R也是自變量和因變量的相關(guān)

希望對您有用

哪位大神知道SPSS17.0怎么做調(diào)節(jié)變量的層次回歸分析嗎？求具體步驟……十分感謝

自變量回歸，調(diào)節(jié)變量回歸，相乘項(xiàng)的回歸

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