SPSS案例实践：控制变量与分层线性回归

分层线性回归详解：控制变量提升分析精度

对于新手来说，分层回归可能显得复杂。下面通过一个SPSS实践案例，直观解析其工作原理。

案例背景：在《问卷数据分析》课程中，我们用的满意度调查数据。原研究目标是探究有用性、易用性和趣味性对总体满意度的影响，但发现不同年龄和职业的读者满意度存在统计差异。因此，需要控制年龄和职业变量，更深入地探讨自变量对满意度的影响。

分层线性回归步骤如下：

在SPSS的线性回归对话框中，设置因变量为总体满意度，第一层加入年龄和职业，保持分类不变，不转化为哑变量。

接着，将有用性、易用性和趣味性这三个重点自变量全部加入第二层，尽管它们在统计学上也是自变量，但分层是人为划分的层次结构。

回归过程中，每增加一层，就是向模型中添加新的自变量。如第一层是年龄和职业（R方=0.029），第二层加上三个关注点后，R方显著提升至0.549，这显示了新增变量的重要性。

务必查看“R方变化量”输出，这是分层回归的关键结果，显示各层自变量对R方的贡献及其显著性。

解读结果时，比较前后两个模型的R方变化和显著性，确认每层自变量的加入是否带来了统计学上的显著提升。在这个案例中，关注的三个变量显著提高了模型的解释能力。

总结：分层回归的核心是逐层添加自变量，旨在评估新变量对模型变化的统计学意义，突出新加入变量的重要性。通过动手实践，你将更好地理解和掌握这一统计技术。

本文由数据小兵提供