什么是分层逐步多元回归分析？

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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，输出格式均为标准格式，复制粘贴到word即可使用。

分层回归其实是对两个或多个回归模型进行比较。我们可以根据两个模型所解释的变异量的差异来比较所建立的两个模型。一个模型解释了越多的变异，则它对数据的拟合就越好。

假如在其他条件相等的情况下，一个模型比另一个模型解释了更多的变异，则这个模型是一个更好的模型。两个模型所解释的变异量之间的差异可以用统计显著性来估计和检验。

扩展资料：

前面介绍的回归分析中的自变量和因变量都是数值型变量，如果在回归分析中引入虚拟变量（分类变量），则会使模型的应用范围迅速扩大。在自变量中引入虚拟变量本身并不影响回归模型的基本假定，因为经典回归分析是在给定自变量X的条件下被解释变量Y的随机分布。

但是如果因变量为分类变量，则会改变经典回归分析的基本假定，一般在计量经济学教材中有比较深入的介绍，如Logistics回归等。

百度百科-多元回归分析

Logit回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据（可以做虚拟变量设置），也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。logit回归分析一般可分为三类，分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归，三类logit回归区别如下：

（1）二元logit回归分析，因变量为二分类变量。

（2）多分类logit回归。因变量为分类数据多组且无序。

（3）有序logit回归，因变量为分类数据多组且有序。

二元Logit回归分析用于研究X对于Y的影响关系，其中X为定量数据或者定类数据，Y为二分类定类数据，（Y的数字一定只能为0和1）例如愿意和不愿意、是和否等。

（1）如果X是定类数据，比如性别或学历等。那么就需要首先对它们做虚拟哑变量处理，使用SPSSAU“数据处理”-“生成变量”功能。操作如下图：

因变量Y只能包括数字0和1，如果因变量的原始数据不是这样，那么就需要数据编码，设置成0和1，使用SPSSAU“数据处理”-“数据编码”功能，操作如下图：

（2）多分类logit回归

只要是logit回归，都是研究X对于Y的影响，区别在于因变量Y上，如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“黑龙江省”，2代表“云南省”，3代表“四川省”，4代表“陕西省”，数值仅代表不同类别，数值大小不具有对比意义，那么应该使用多分类Logit回归分析。如果说因变量Y的类别个数很多，比如为10个，此时建议时对类别进行组合下，尽量少的减少类别数量，便于后续进行分析。此步骤可通过SPSSAU数据处理模块的数据编码功能完成。

在“进阶方法”模块中选择“多分类Logit”方法，将Y定类变量放于上方分析框内，X定类/定量变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。

有序logit回归：

只要是logit回归，都是研究X对于Y的影响，区别在于因变量Y上，如果Y有多个选项，并且各个选项之间具有对比意义，例如：1代表不满意，2代表一般，3代表满意就可以使用有序logit回归分析。

在“进阶方法”模块中选择“有序Logit”方法，将Y定类变量放于上方分析框内，X定类/定量变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。

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