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怎么在spss上做層次回歸分析
2017-04-05
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怎么在spss上做層次回歸分析

在英文文獻(xiàn)中,我們經(jīng)常會見到hierarchical regression(層次回歸分析).我們知道回歸分析中最常見的就是進(jìn)入（enter）法,是將所有的預(yù)測變量全部放入independents，不涉及變量的篩選，為默認(rèn)的選項。而前進(jìn)法或者向后法是按照一定的規(guī)則逐步加入變量，由系統(tǒng)自動進(jìn)行，比如預(yù)測變量有4個abcd,首先分別擬合4個變量的4個簡單模型，假如均沒有顯著，則程序終止。

假如均有顯著，然后將其中P值最小的變量（假如為a）首先納入到模型，分別有3個模型，a+b,a+c,a+d;假如bcd均沒有顯著，則程序終止。

假如bcd有統(tǒng)計學(xué)意義，則選擇具有統(tǒng)計學(xué)意義p值最小的變量進(jìn)入模型（假如為b)則分別有2個模型，a+b+c,a+b+d.如此反復(fù)進(jìn)行，直至模型外的自變量均無統(tǒng)計學(xué)意義，模型內(nèi)的自變量均有統(tǒng)計學(xué)意義

stepwise(逐步進(jìn)入法）與前進(jìn)法的主要區(qū)別是，在模型中假如變量之后不僅對新加入的變量進(jìn)行檢驗，同時也對新模型中的原始變量進(jìn)行檢驗，例如上例，a+b,a+c,a+d同時也對a進(jìn)行檢驗，如果無統(tǒng)計學(xué)意義，也將a剔除出模型。

那么層次回歸其實(shí)是建立在之前的回歸分析方法之上的，與上述的統(tǒng)計方法不是并列關(guān)系。層次回歸可以使用所有的回歸方法，只是相當(dāng)于對每層的變量進(jìn)行單獨(dú)的分析，找出差異性。其基本思想是將感興趣的變量放在最后一步進(jìn)入模型，以考察在排除了其他變量的貢獻(xiàn)的情況下，該變量對回歸方程的貢獻(xiàn)。如果變量仍然有明顯的貢獻(xiàn)，那么我們可以做出該變量確實(shí)具有其他變量所不能替代的獨(dú)特作用的結(jié)論。這種方法主要用于，當(dāng)自變量之間有較高的相關(guān)，其中否一個自變量的獨(dú)特貢獻(xiàn)難以確定的情況。

應(yīng)用舉例：

本例考察不同種類土地使用面積與固體排放量之間的關(guān)系，自變量有indust,metals,trucks,retail,restrnts.我們想分析resrnts對固體排放量的單獨(dú)貢獻(xiàn)。那么我們可以選擇將resrnts放入最后一層。

第一步將另外的四個變量放入block1中

第二步，點(diǎn)擊next，放入resrnts變量，作為第二層。

第三步：點(diǎn)擊右邊第一個按鈕statistic，主要勾選第二個R方的改變值，然后點(diǎn)擊continue，OK

結(jié)果如下

第二層的變量較之于第一層變量多出的就是我們要考慮的變量，我們可以看到R方的改變值為0.152，方差分析顯著，說明排除其他四個變量的影響，單獨(dú)由賓館、餐飲業(yè)用地所解釋的差異為15.2%，具有統(tǒng)計學(xué)意義。

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