分层回归分析具体示例与软件操作步骤

分层回归分析具体示例与步骤

分层回归分析是一种逐步引入自变量的回归分析方法，常用于研究中介作用或调节作用。下面通过一个具体示例，详细介绍如何在SPSSAU(在线SPSS)中进行分层回归分析。

示例背景

假设我们想研究“团队合作”对“创新绩效”的影响，同时考虑到“性别”可能会干扰二者的关系，因此将“性别”作为控制变量。

具体步骤

1. 准备数据
   • 确保数据已经录入SPSSAU(网页SPSS)平台。
   • 变量包括：
     • 因变量(Y)：创新绩效（定量数据）
     • 控制变量：性别（定类数据）
     • 研究变量：团队合作（定量数据）
2. 进入分层回归分析模块
   • 在SPSSAU(在线SPSS)平台，选择【进阶方法】→【分层回归】模块。
3. 设置变量
   • 将因变量“创新绩效”放入【Y(定量)】框。
   • 将控制变量“性别”放入【分层1(定量/定类)】框。
   • 将研究变量“团队合作”放入【分层2(定量/定类)】框。
4. 开始分析
   • 点击【开始分析】按钮，SPSSAU(网页SPSS)将自动进行分层回归分析。
5. 结果解读
   • 模型拟合情况：查看各模型的R平方值变化，判断新增变量对模型的解释力度。
   • 变量显著性：分析各变量的显著性（P值），判断其对因变量的影响是否显著。
   • 影响方向：通过回归系数B值判断变量对因变量的影响方向（正相关或负相关）。

示例结果

假设分析结果如下：

• 模型1：仅包含控制变量“性别”，R平方为0.20，说明性别对创新绩效的解释力度为20%。
• 模型2：加入研究变量“团队合作”，R平方增加到0.35，△R平方为0.15，说明团队合作对创新绩效有显著的解释力度。

结论

通过分层回归分析，我们发现团队合作对创新绩效有显著的正向影响，且性别作为控制变量也在一定程度上解释了创新绩效的变异。

注意事项

• 进行分层回归分析时，需确保数据满足回归分析的基本假设（如线性、独立性、正态性等）。
• 控制变量应放在较低的分层，研究变量放在较高的分层，以便准确评估新增变量对模型的贡献。