你还不会做分层线性回归?太落后了吧,来看三个SPSS案例

原创 数据小兵  2021-02-17 16:22  阅读 4,515 次
数据小兵成长记

被人问到啥是个分层回归,当时我有点慌啊。不应该啊,线性回归你都学了,竟然不知道分层回归如何做?

有人把分层回归想复杂了,看到分层两个字,以为是个高大上的新方法,那我告诉你啊,分层回归还是咱们熟悉的回归分析,学过线性回归就一定能马上操作分层回归。

所谓的分层,是指逐个或逐层增加自变量后对回归模型的改变有无统计学意义的研究。自变量是一层一层叠加上去的,为的就是看每增加一个或多个自变量后模型的改变有没有统计学意义,本质上是专门研究后来居上的新增自变量的重要性。

分层,绝对不能理解为用某个分类自变量将数据拆分后再做多组回归分析,这个理解大有人在,是大错特错。

以上是小兵的几句牢骚,接下来小兵帮读者朋友搜集到三篇非常棒的分层回归案例文章,我推荐给大家。现在人流行代购,那小兵我就做大家的【代搜】,我替你们搜集最好的资料。

点案例标题即可自动跳转至原文阅读。

第一个案例来自小兵推荐了几年的【医咖会】,不陌生吧。

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SPSS超详细操作:分层回归(hierarchical multiple regression)

这篇文章写得用心,假设条件,分层操作细节,结果解读的细节,这是医咖会写文一贯的气质。

文章很长,我帮你划个重点。跳过假设条件的部分不要看了,直接重点看R方变化统计表格的解读部分,这是整个分层回归的核心内容,关键看R方变化量极其统计学检验P值如何解读。

下一个要看的是关于最终回归模型怎么解读,分几个层就有几个模型,那我们不可能每个模型都用,通常是用最后一个模型,怎么解读呢实际上 就是多重线性回归的内容了。

第二篇案例来自【SPSS有话说】公号。

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SPSS有话说:分层回归

文中讲到分层回归的主要应用方向之一,是中介和调节。我划重点的内容是,文章分享了如何利用分层回归去做混杂控制,控制变量,核心的研究变量在分层操作中的顺序,第一层方控制变量,后面的层安排研究目标变量。

第三个案例来自我一直学习的【精鼎统计】公号,谁啊,武松老师的文章。

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【2012.】分层回归之SPSS实践

这个案例比较通俗易懂,也算经典。研究身高、体重、胸围对肺活量的影响,重点是想考察胸围在回归预测中的重要性。所以身高体重放第一层,胸围安排第二层。

松哥重点解读了R方变化量检验结果,文末还给我们一个福利,他简短几句话帮我们梳理了分层与逐步回归的区别,有意思,解惑啊。

就这三个案例,足够让我们去理解分层回归。看完之后还是不懂怎么办?我建议你反复看三遍,其义自见。尤其是医咖会的文章,很长很长,应该读10分钟。

我是公号作者小兵,我是你们的【代搜】,以上我搜集的三个案例希望能解决一些人的疑问。

本文完
文/图=数据小兵

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