1樓:墨汁諾
分層迴歸通來常用於中介源
作用或者調節作用研究中。
分層迴歸其實是對兩個或多個迴歸模型進行比較。我們可以根據兩個模型所解釋的變異量的差異來比較所建立的兩個模型。一個模型解釋了越多的變異,則它對資料的擬合就越好。
假如在其他條件相等的情況下,一個模型比另一個模型解釋了更多的變異,則這個模型是一個更好的模型。兩個模型所解釋的變異量之間的差異可以用統計顯著性來估計和檢驗。
2樓:匿名使用者
一般來說,將比較固定的變數比如人口統計學變數放入第一層;之後再逐步加入其它變數。迴歸的方法我一般在block1裡面選擇enter法,block2選擇stepwise法。
3樓:寫詩讀
分層逐步多復
元迴歸分析制,是指分層迴歸,每一層都用逐步迴歸的方法。
逐步迴歸參考下面步驟:
求大神spss幫忙看一下,這個分層迴歸分析後的結果是什麼狀況啊!
4樓:匿名使用者
分層迴歸通常用於中介作用或者調節作用研究中。
r2:模型的解釋力度
f 值:用於判斷模型是否有意義,如果對應p值小於0.05說明模型有意義
△r2:模型變化時,r2值的變化情況
△f 值:模型變化時,f值的變化(該值不是直接f值相減),如果對應p值小於0.05則說明模型變化有意義,具體可通過△r2檢視模型解釋力度變化情況,以及檢視新增加的自變數的顯著性情況。
具體分析可結果智慧文字分析,進行解讀。
5樓:匿名使用者
分層迴歸就是檢驗來加入某些個變數自後bai
前後兩次迴歸的結果,du通過比較兩zhi次迴歸結果,以判斷dao
該變數是否有效改進善模型。通常是通過比較r方的,r方變大,則模型變得更好,新加入的變數的作用有效果。
模型2的r值和r方明顯大於模型1,說明加入第三個變數後,迴歸模型更優。
從係數上看,模型1的第二個自變數的係數不顯著。而模型2再加入新變數以後,係數變成顯著,同樣也反映新變數對於模型的優化作用。
總之,就是模型2優於模型1,且模型2的迴歸方程擬合度和係數更顯著。
b項的數值為負值,表明該變數對於因變數的影響是負方向的,當然,符不符合道理就看你有沒有足夠的證據去驗證了。
t值存在負值是正常的,因為t值得計算公式中,分母總是正數,而分子是一個減式,這就可能導致t值為負值。不過在t檢驗中,通常用t的絕對值來分析(也就是-t和t是等價的),求出相應的p值,再根據p值來評價結果。
為什麼spss做多元逐步迴歸分析時原來的迴歸係數是正值的，再增加自變數的引入，反倒變為負值了呢
樓上說錯了，其實抄加入一個變數使得大小和符號發生了變化，這是調節變數的定義，也就是說後來加入的這個變數調節了前面一個變數的作用。通過路徑分析可以看到調節變數的效果，並對調節變數進行驗證看是否達到了顯著水平。能觀察到係數的變化是你的幸運，寫 的時候就有很多可以 的東西了。很正常的情況，很多原因，主要是...
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