調節階層回歸分析

A. 在做層次回歸分析檢驗調節效應時，主效應不顯著，交互項顯著，還能說明調節效應嘛怎麼解釋

交互效應不顯著的話，不需要再分析簡單效應。

B. 怎麼在spss上做層次回歸分析

多元線性回歸
1.打開數據，依次點擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。
2.將因變數和自變數放入格子的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數，點擊下一層。
3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。
4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變數。多分類變數需要設置虛擬變數。
5.選項裡面至少選擇95%CI。
點擊ok。
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C. spss中的層次回歸分析

分層回歸就是檢驗加入某些個變數後前後兩次回歸的結果，通過比較兩次回歸結果，以判斷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，回歸模型更優。
從系數上看，模型1的第二個自變數的系數不顯著。而模型2再加入新變數以後，系數變成顯著，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的回歸方程擬合度和系數更顯著。
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。

D. 調節回歸分析（moderated regression analysis）

不能實現
我經常幫別人做這類的數據分析的

E. 引入一個調節變數的層次回歸分析SPSS怎麼操作

分層回歸 第一層 自變數
第二層 調節變數
第三層 自變數與調節變數的交互作用

F. 多元階層回歸分析在spss中怎麼做

可使用spssau的分層回歸，操作簡單兩步出結果。

操作步驟：

1、選擇spssau的分層回歸。

同時生成標准表格結果及智能文字分析，不會統計學也可以看懂。

G. SPSS做調節變數的回歸分析，從哪個數據可以看書調節變數帶來的強弱關系

用SPSS做層次回歸分析，如果交互效應顯著，則表明具有調節作用

H. 如何在SPSS中實現調節變數的層次回歸分析

分層回歸
第一層
自變數
第二層
調節變數
第三層
自變數與調節變數的交互作用

I. SPSS中如何實現階層回歸分析

spss使用多元逐步回歸分析的方法過程：
1、在spss里variable view里，輸入5個變數名稱，可用中文。
2、在data view里分別錄入5個變數對應的數據；
3、點擊analyze--regession--linear，在彈出框里，把因變數（抑鬱得分）選定在dependent里，其他4個變數選到independent里，method里建議選擇stepwise，然後直接點ok就可以了；
4、結果里，R值就是回歸的決定系數，代表各變數能解析因變數的程度。ANOVA里，sig小於0.05證明回歸方程有效。constant對應的B值是截距（常數項），其他變數對應B值就是變數的影響系數。變數對應的beta值就是他們的標准化影響系數，數值最高的就是影響力度最大的因素。最後的excluded variables是排除的變數，就是說在這個框里的因子就是對特定變數幾乎沒什麼影響的。

J. 用層次回歸分析檢驗調節作用時，第三層中引入的「自變數×調節變數」是什麼

將自變數和調節變數中心化 之後用中心化的值相乘 得到一個新的變數 然後再放入回歸