分层回归和逐步法回归区别
答：不属于。逻辑回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。分层回归的理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。分层回归将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该变量对回归方程的贡献。如果变量仍然...
答：2. 序贯回归（分层回归）: 与同时回归不同，序贯回归按逻辑顺序逐步引入变量，关注R2变化和统计显著性。以自尊为例，它的加入可能带来显著性变化，但效应大小和引入顺序息息相关。这种顺序对统计显著性和解释方差增量（ΔR2）产生显著影响，它揭示了变量间因果关系的序列效应。顺序的重要性不言而喻，例如...
答：在分层抽样中分别回归估计会优于联合回归估计，这句话是错误的，具体解释如下：1.在分层抽样中，分别回归估计量的定义在分层随机抽样中，先在各层中进行回归估计，因此分别回归估计会优于联合回归估计不是对的。分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体的总体中，按规定的比例从不同层...
答：在研究中介作用时，其有多种做法，常见做法有两种，第一种是因果逐步回归检验法，使用分层回归（SPSSAU->进阶方法）进行研究。第二种是乘积系数法检验法，其具体做法上可分为Sobel检验和Bootstrap抽样法检验；第一种做法相对简单易懂因而得到广泛使用，但是其检验效能相对较低，因此当前更适合的做法是使用...
答：该两种方法有定义和用途的区别：1、线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的模型，通过拟合一条直线或超平面来预测因变量的值。2、分层回归是建立在回归分析基础上的方法，用于研究多个回归模型之间的差异。它将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该...
答：分层回归其实就是回归分析呢。只是分了几层，所以自变量X在累积增加，然后看增加X带来的R方变化这些。分层回归一般用于中介作用或者调节作用分析中。至于解释，你可以直接使用网页在线SPSS软件SPSSAU这个进行分析，因为里面有智能化文字分析的。
答：嗯，刚看到你的求助。你的问题较多，给我留言就行，我看了抽空给你来回答。1、散点图只能做两个变量之间的，一个横轴，一个纵轴；通过散点图判断它们之间存在线性还是非线性关系；2、是在存在多重共线性的情况下更适合采用逐步回归；3、采用分层回归分析的方法将控制变量、自变量按层分别选入模型中。
答：分层回归通常用于中介作用或者调节作用研究中。分析时通常第一层放入基本个人信息题项或控制变量; 第二层放入核心研究项。使用SPSSAU在线spss分析结果显示如下：R²：模型的解释力度 F 值：用于判断模型是否有意义，如果对应P值小于0.05说明模型有意义 △R²：模型变化时，R²值的变化情况...
答：1、打开要进行线性回归分析的SPSS数据，点击【分析-回归-线性】。2、将因变量和自变量分别放入相应的框中，可以进行选择变量，对变量进行筛选，利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，只有满足该条件的记录才能进行回归分析。3、点击右侧的统计量打开统计量子对话框，勾选图中的选项，打开选项子对话框，...
答：分层回归分析其实就是回归分析，但是逐步加入新的X去研究X对Y的影响，这种就是分层回归。一般分层回归用于检验模型的稳定性，中介或者调节作用等，这个在SPSSAU这个在线SPSS分析软件里面直接就可以看见，而且出来的结果全部帮你整理规范好了的。非常傻瓜智能。而且有提示。
网友评论：
牟虞19311845707：
逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
33727彭枫
： 多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序. 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了,可惜我也只听张老师淡淡的讲过些,希望对你有帮助!
牟虞19311845707：
spss做线性回归,依照什么选用“进入”或者“逐步”方法?有什么区别? -
33727彭枫
： 做线性回归,有一个步骤是回归变量的选择,在开始回归之前,如果已经对各项因素很熟悉了,基本确定影响因素,那么可以选“进入”,如果对因素不甚了解,对其主次顺序还不太明确时,建议用“逐步”的方法;另外,逐步的方法可以对回归方程进行优化,所以,最终得到的方程一般来讲是最优的.
牟虞19311845707：
多元线性回归与多元逐步回归分析是一回事吗 -
33727彭枫
： 不是一回事,多元线性回归分析强调自变量有多个,并且自变量与因变量是线性关系.其中自变量进入回归方程的方式有多种,逐步进入法就是其中之一,因而叫逐步回归分析.除了逐步进入法还有全部进入法、向前、向后法等.(南心网 SPSS逐步回归分析)
牟虞19311845707：
统计学中什么是逐步回归,?
33727彭枫
： 求回归方程最常见的是两种方式,第一是逐步回归,第二是进入.进入的意思就是一次性把所有变量放入回归方程中.逐步回归是指每次进入一个回归系数最显著的变量或每次去除一个回归系数最不显著的自变量,从而循序渐进地得到最终的回归方程.比如做智力,个人能力,家里条件对学习成绩的影响,逐步回归的做法一般就是每次进入一个效应最大的自变量,比如先单独进入智力,然后进入个人能力,此时的自变量是智力和个人能力两个变量,最后进入家庭条件.
牟虞19311845707：
什么是逐步回归法 -
33727彭枫
： 在研究多项式回归问题时,自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量.但这些自变量对因变量y的影响不尽相同,有些自变量的作用可以忽略,而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量,这就属于多元回归分析中变量筛选问题....
牟虞19311845707：
线性回归何时做全变量或逐步回归 -
33727彭枫
： 强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量去除,再分析其他自变量的回归分析,然后再观察结果表格,又将sig值最大的自变量去除...以此下去,自变量的数量越来越少.. 推荐阅读:张文彤.SPSS统计分析基础(或高级)教程.高教出版社.
牟虞19311845707：
怎么在spss上做层次回归分析 -
33727彭枫
： 线性回归是研究X对于Y的影响,如果说有多个X,希望让模型自动找出有意义的X,此时就可以使用逐步回归.另外在一些管理类研究中会涉及到中介作用或者调节作用,此时就可能使用到分层回归等.操作:SPSSAU[进阶方法]-->[分层回归].
牟虞19311845707：
统计学变量选择方法 -
33727彭枫
： 1:如果你是在做回归分析,那么这里是对解释变量的选择就是想剔除多元回归之间的多重共线性了,比如在分析你们家中的每月消费支出是,如果你选取的解释变量有父母工资,期货收益,还有存款利息等,加入还想加入你爸爸的工资来解释你家里每月的消费支出,这样变量之间就明显的产生了多重共线性了,应为你父母工资这个变量就是由你爸你妈工资之和构成的如果你爸爸的工资占你父母工资收入的绝大部分的话,那么这样变量:父母工资与变量:爸爸的工资的相关系数就会相当高了,这样在回归分析中就会产生许多错误,违反了高斯假定.所以这里就是为了消除多重共线性了2:这里使用的方法叫做逐步回归法
牟虞19311845707：
多重线性回归分析问题讨论 -
33727彭枫
： (3)回归分析方法 SPSS程序有多种回归分析方法:强迫进入法、向前选择法、向后剔除法、逐步进入法和消除法.强迫进入法(Enter)作为一种复回归分析法,也称层次进入法(Hierarchical Enter),即研究者根据不同自变量的不同重要程度,决定它们进入方程的顺序,再依次将这些变量强行投进回归方程式中.也就是说,研究者把自认为与因变量关系最密切的那个自变量首先进入回归方程式.秦晓晴著.外语教学研究中的定量数据分析.华中科技大学出版社,2003年09月第1版.
牟虞19311845707：
怎么在SPSS软件中用多元线性回归做调节效应 -
33727彭枫
： 回归做调节效应,是使用回归进行.但是更多是使用分层回归,即通过加入交互项后,看交互项是否显著,模型解释力度有没明显的变化,来判断调节效应是否存在.如果加入交互项后模型明显变化,或者调节项呈现出显著性即说明具有调节作用.在线SPSS分析软件SPSSAU中就有这个分析方法可以使用,以及有可能使用到sobel检验里面也有.
