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分层回归的核心即为回归分析;区别在于分层回归可分为多层;比如第一次放入4个X;第二层放入3个X;第3层放入2个X; 每一层均在上一层基础上放入更多项;那放入的更多项是否对模型有解释力度,此则为分层回归关心的问题;分层回归通常用于中介作用或者调节作用研究中。 分析步骤共为四步,分别是:第一步：首先对模型情况进行分析分析描述各个模型的拟合情况,以及R 2值的变化情况. 第二步：分析X的显著性结合自身需要;分析具体X的显著性情况. 第三步：判断X对Y的影响关系方向回归系数B值大于0说明正向影响,反之负向影响. 第四步：其它结合不同模型的对比,得出相关结论(比如中介作用或者调节作用研究的相关结论). 分析项 分层回归分析说明 网购满意度,重复购买意愿 第一层放入性别,学历,年龄,收入等基本个人信息; 第二层放入核心研究项; 深入说明核心研究项对于重复购买意愿的影响情况?(核心研究项加入后,R 2有明显变化) 分析结果表格示例如下: 分层1 分层2 B 标准误 t p B 标准误 t p 常数 10.722** 1.493 7.179 0 12.069** 1.682 7.178 0 分析项1 0.207 0.409 0.507 0.612 0.354 0.423 0.837 0.404 分析项2 -0.047 0.41 -0.113 0.91 0.164 0.435 0.376 0.707 分析项3 -0.44 0.373 -1.178 0.24 分析项4 -0.09 0.067 -1.343 0.181 R 2 0.001 0.017 调整R 2 -0.009 -0.004 F 值 0.14 0.819 △R 2 0.001 0.015 △F 值 0.14 1.498 因变量(Y)：Y * p p
特别提示
分层回归也是回归分析，区别在于分层回归可以得出：分层a到分层b(b=a+1)时R 2变化和F 值变化，便于观察加入新的X时R 2值的变化信息等。 上表格中相当于共有2个回归分析,分析结果表格示例如下: 模型1(分层1) 模型2(分层2) 因变量Y Y Y 自变量 分析项1 分析项1 自变量 分析项2 分析项2 自变量 分析项3 自变量 分析项4 2个回归分析的模型公式分别如下：Y=10.722+0.207*分析项1-0.047*分析项2 Y=12.069+0.354*分析项1+0.164*分析项2-0.44*分析项3-0.09*分析项4 SPSSAU操作截图如下：
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