分层回归分析理论及意义，以及SPSS操作演示

2016-08-26 MedSci MedSci原创

分层回归（hierarchical multiple regression），也称层次回归，其实是对两个或多个回归模型进行比较。我们可以根据两个模型所解释的变异量的差异来比较所建立的两个模型。一个模型解释了越多的变异，则它对数据的拟合就越好。假如在其他条件相等的情况下，一个模型比另一个模型解释了更多的变异，则这个模型是一个更好的模型。两个模型所解释的变异量之间的差异可以用统计显著性来估计和检验

分层回归（hierarchical multiple regression），也称层次回归，其实是对两个或多个回归模型进行比较。我们可以根据两个模型所解释的变异量的差异来比较所建立的两个模型。一个模型解释了越多的变异，则它对数据的拟合就越好。假如在其他条件相等的情况下，一个模型比另一个模型解释了更多的变异，则这个模型是一个更好的模型。两个模型所解释的变异量之间的差异可以用统计显著性来估计和检验。模型比较可以用来评估个体预测变量。检验一个预测变量是否显著的方法是比较两个模型，其中第一个模型不包括这个预测变量，而第二个模型包括该变量。假如该预测变量解释了显著的额外变异，那第二个模型就显著地解释了比第一个模型更多的变异。这种观点简单而有力。但是，要理解这种分析，你必须理解该预测变量所解释的独特变异和总体变异之间的差异。一个预测变量所解释的总体变异是该预测变量和结果变量之间相关的平方。它包括该预测变量和结果变量之间的所有关系。预测变量的独特变异是指在控制了其他变量以后，预测变量对结果变量的影响。这样，预测变量的独特变异依赖于其他预测变量。在标准多元回归分析中，可以对独特变异进行检验，每个

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