分层回归分析（调节作用分层回归分析）

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本文目录一览：

• 1、分层回归是逻辑回归吗
• 2、spss中的层次回归分析
• 3、多元线性回归和分层回归分析区别

分层回归是逻辑回归吗

不属于。

逻辑回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。分层回归的理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。碧察如分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。

分层回归将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该变量对回归方程的贡献。如果变量仍然有明显的贡献，那么就可以做出该变量确实具没宴有其他变量所不能替代的独特作用的结论。

这种方法主要用于，当自变量之间有较高的相关，其中一个自变量的独特贡献难以确定的情况。常用于中介作用或者调节作用研究中。

概念

logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b。

而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘悔启x+b),然后根据p与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。

logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。

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spss中的层次回归分析

1、打开要进毕禅行线性回归分析的SPSS数据，点击【分析-回归-线性】。

2、将因变量和自变量分别放入相应的框中，可以进行选择变量，对变量进行筛选，利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，只有满足友粗该条件的记录才能进行回归分析。

3、点击右侧的统计量打开统计量子对话框，勾选图中的选项，打开选项子对话框，勾选【在等式中包手告尘含常亮】。

4、需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验，能得到a=110.190，b=-0.391线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x。

多元线性回归和分层回归分析区别

一、自变量的数据类型不同

多元线性回归：多元线性回归的自变量X的数据类型是连续型变量。

多重线性回归：多重线性回归的自变量X的数据类型可能存在多种数据类型，例如渗拦性别等的离散型变量。

二、方程不同

多元线性回归：多元线性回归的方程中没有随机变量。

多重线性回归：多重线性回归的方程中有随机变量。

三、因变量的值不同

多元线性回归：多元线性回归的回归方程求出的是因变量y的平均值。

多重线性回归：多重丛此胡线性回归的回归方程求出的是因变量y的平均预测值。

扩展资料

多重线性回归的条件：

1、因变量为连续性变量

2、自变量不少于2个

3、因变量与自变量之间存在线性关系

4、样本个体间相互独立（由Durbin-Waston检验判断）

5、等方差性：各X值变动时，相应的Y有相同的变异度

6、正态性：给定各个X值后，相应的Y值服从扒销正态分布

7、不存在多重共线性

关于分层回归分析和调节作用分层回归分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。