调节阶层回归分析

A. 在做层次回归分析检验调节效应时，主效应不显著，交互项显著，还能说明调节效应嘛怎么解释

交互效应不显著的话，不需要再分析简单效应。

B. 怎么在spss上做层次回归分析

多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量，点击下一层。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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C. spss中的层次回归分析

分层回归就是检验加入某些个变量后前后两次回归的结果，通过比较两次回归结果，以判断该变量是否有效改进善模型。通常是通过比较R方的，R方变大，则模型变得更好，新加入的变量的作用有效果。
模型2的R值和R方明显大于模型1，说明加入第三个变量后，回归模型更优。
从系数上看，模型1的第二个自变量的系数不显著。而模型2再加入新变量以后，系数变成显著，同样也反映新变量对于模型的优化作用。
总之，就是模型2优于模型1，且模型2的回归方程拟合度和系数更显著。
B项的数值为负值，表明该变量对于因变量的影响是负方向的，当然，符不符合道理就看你有没有足够的证据去验证了。
t值存在负值是正常的，因为t值得计算公式中，分母总是正数，而分子是一个减式，这就可能导致t值为负值。不过在t检验中，通常用t的绝对值来分析（也就是-t和t是等价的），求出相应的P值，再根据P值来评价结果。

D. 调节回归分析（moderated regression analysis）

不能实现
我经常帮别人做这类的数据分析的

E. 引入一个调节变量的层次回归分析SPSS怎么操作

分层回归 第一层 自变量
第二层 调节变量
第三层 自变量与调节变量的交互作用

F. 多元阶层回归分析在spss中怎么做

可使用spssau的分层回归，操作简单两步出结果。

操作步骤：

1、选择spssau的分层回归。

同时生成标准表格结果及智能文字分析，不会统计学也可以看懂。

G. SPSS做调节变量的回归分析，从哪个数据可以看书调节变量带来的强弱关系

用SPSS做层次回归分析，如果交互效应显著，则表明具有调节作用

H. 如何在SPSS中实现调节变量的层次回归分析

分层回归
第一层
自变量
第二层
调节变量
第三层
自变量与调节变量的交互作用

I. SPSS中如何实现阶层回归分析

spss使用多元逐步回归分析的方法过程：
1、在spss里variable view里，输入5个变量名称，可用中文。
2、在data view里分别录入5个变量对应的数据；
3、点击analyze--regession--linear，在弹出框里，把因变量（抑郁得分）选定在dependent里，其他4个变量选到independent里，method里建议选择stepwise，然后直接点ok就可以了；
4、结果里，R值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。ANOVA里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的B值是截距（常数项），其他变量对应B值就是变量的影响系数。变量对应的beta值就是他们的标准化影响系数，数值最高的就是影响力度最大的因素。最后的excluded variables是排除的变量，就是说在这个框里的因子就是对特定变量几乎没什么影响的。

J. 用层次回归分析检验调节作用时，第三层中引入的“自变量×调节变量”是什么

将自变量和调节变量中心化 之后用中心化的值相乘 得到一个新的变量 然后再放入回归