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回归分析和层次分析法哪个简单

多元线性回归

层次回归分析（层次回归分析是用来干嘛的）层次回归分析（层次回归分析是用来干嘛的）


层次回归分析（层次回归分析是用来干嘛的）


1.打开数据，依次点击：yse--regression，打开多元线性回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量，点击下一层。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归” (hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序.

对于多层数据，传统的回归分析有两种处理方法：

(1)将所有的更高一层的变量都看做是水平的变量，直接在学生个体水平上对数据进行分析。这样做存在的问题是，班级变量对同一个班级内的学生有相同的影响，不同班级学生对应不同的班级变量，而不区分班级对学生的影响，设同一班级的学生间相互是不合理的，同样对不同班级的学生和相同班级的学生作同一设也是不合理的。

(2)将水平的观测直接合并为第二水平的观测，然后直接对班级作分析，这样做的主要问题是丢失了班级内学生个体间的异的信息，而在实际中，这一部分的变异有可能占总变异中很大的一部分。

上述两种方法有可能得到不同的结果，在对结果的解释上也很不一致。基于上述的讨论，这两种分析数据的方法有一个共同点：它们都没有考虑数据间分层的特点，有可能对数据结果作出不合理的甚至是错误的解释。这就是传统回归分析方法在分析具有结构层次特点数据时的局限性。

传统的线性回归模型设变量间存在直线关系，变量总体上服从正态分布，方齐性，个体间随机误相互。前两个设较易保证，但方齐性，尤其是个体间随机误相互的设却很难满足。即不同班级的学生可以设相互，但是同一班级的学生由于受相同班级变量的影响，很难保证相互。因此在分析具有层次结构特点的数据时，应将传统回归分析中的误分解为两部分，一部分是水平个体间异带来的误，另一部分是第二水平班级的异带来的误。可以设水平个体间的测量误相互，第二水平班级带来的误在不同班级之间相互。多水平分析法同时考虑到不同水平的变异，这也正是多层线性分析法的应用越来越受重视的原因，它不仅在模型的设上与实际情况更加吻合，更重要的是由这种方法得到的结果能更合理、正确地揭示事物之间的真正关系。

多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归” (hierarchical regression)。

“逐步回归”先选择与效标相关的预测变量进入方程，然后，运用偏相关方法，逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量，直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止。“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序。 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了，可惜我也只听张老师淡淡的讲过些。

不是一回事。多重线性回归是研究一个因变量和多个自变量的关系。相对来说是比较简单和基础的一种回归模型。多层次回归是研究样本存在层次分类时的回归模型，比如学生样本属于不同学校，学校的异对学生样本的成绩存在影响。或者不同年份的样本。这些都有层次属性，不能用一般的回归模型直接分析。多层次回归模型是一个比较复杂和高等的回归模型。

回归分析。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。根据方法介绍可知，回归分析和层次分析法相比回归分析较简单。层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。

怎么在spss上做层次回归分析

多元线性回归

1.打开数据，依次点击：yse--regression，打开多元线性回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量，点击下一层。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

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求助多层回归分析问题

多元线性回归

1.打开数据，依次点击：yse--regression，打开多元线性回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量，点击下一层。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

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多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归” (hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序.

对于多层数据，传统的回归分析有两种处理方法：

(1)将所有的更高一层的变量都看做是水平的变量，直接在学生个体水平上对数据进行分析。这样做存在的问题是，班级变量对同一个班级内的学生有相同的影响，不同班级学生对应不同的班级变量，而不区分班级对学生的影响，设同一班级的学生间相互是不合理的，同样对不同班级的学生和相同班级的学生作同一设也是不合理的。

(2)将水平的观测直接合并为第二水平的观测，然后直接对班级作分析，这样做的主要问题是丢失了班级内学生个体间的异的信息，而在实际中，这一部分的变异有可能占总变异中很大的一部分。

上述两种方法有可能得到不同的结果，在对结果的解释上也很不一致。基于上述的讨论，这两种分析数据的方法有一个共同点：它们都没有考虑数据间分层的特点，有可能对数据结果作出不合理的甚至是错误的解释。这就是传统回归分析方法在分析具有结构层次特点数据时的局限性。

传统的线性回归模型设变量间存在直线关系，变量总体上服从正态分布，方齐性，个体间随机误相互。前两个设较易保证，但方齐性，尤其是个体间随机误相互的设却很难满足。即不同班级的学生可以设相互，但是同一班级的学生由于受相同班级变量的影响，很难保证相互。因此在分析具有层次结构特点的数据时，应将传统回归分析中的误分解为两部分，一部分是水平个体间异带来的误，另一部分是第二水平班级的异带来的误。可以设水平个体间的测量误相互，第二水平班级带来的误在不同班级之间相互。多水平分析法同时考虑到不同水平的变异，这也正是多层线性分析法的应用越来越受重视的原因，它不仅在模型的设上与实际情况更加吻合，更重要的是由这种方法得到的结果能更合理、正确地揭示事物之间的真正关系。

逐步回归和层次回归有什么区别

多元线性回归

1.打开数据，依次点击：yse--regression，打开多元线性回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量，点击下一层。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归” (hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序.

跨层回归和层次回归一样吗

多元线性回归

1.打开数据，依次点击：yse--regression，打开多元线性回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量，点击下一层。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

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多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归” (hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序.

对于多层数据，传统的回归分析有两种处理方法：

(1)将所有的更高一层的变量都看做是水平的变量，直接在学生个体水平上对数据进行分析。这样做存在的问题是，班级变量对同一个班级内的学生有相同的影响，不同班级学生对应不同的班级变量，而不区分班级对学生的影响，设同一班级的学生间相互是不合理的，同样对不同班级的学生和相同班级的学生作同一设也是不合理的。

(2)将水平的观测直接合并为第二水平的观测，然后直接对班级作分析，这样做的主要问题是丢失了班级内学生个体间的异的信息，而在实际中，这一部分的变异有可能占总变异中很大的一部分。

上述两种方法有可能得到不同的结果，在对结果的解释上也很不一致。基于上述的讨论，这两种分析数据的方法有一个共同点：它们都没有考虑数据间分层的特点，有可能对数据结果作出不合理的甚至是错误的解释。这就是传统回归分析方法在分析具有结构层次特点数据时的局限性。

传统的线性回归模型设变量间存在直线关系，变量总体上服从正态分布，方齐性，个体间随机误相互。前两个设较易保证，但方齐性，尤其是个体间随机误相互的设却很难满足。即不同班级的学生可以设相互，但是同一班级的学生由于受相同班级变量的影响，很难保证相互。因此在分析具有层次结构特点的数据时，应将传统回归分析中的误分解为两部分，一部分是水平个体间异带来的误，另一部分是第二水平班级的异带来的误。可以设水平个体间的测量误相互，第二水平班级带来的误在不同班级之间相互。多水平分析法同时考虑到不同水平的变异，这也正是多层线性分析法的应用越来越受重视的原因，它不仅在模型的设上与实际情况更加吻合，更重要的是由这种方法得到的结果能更合理、正确地揭示事物之间的真正关系。

多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归” (hierarchical regression)。

“逐步回归”先选择与效标相关的预测变量进入方程，然后，运用偏相关方法，逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量，直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止。“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序。 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了，可惜我也只听张老师淡淡的讲过些。

不是一回事。多重线性回归是研究一个因变量和多个自变量的关系。相对来说是比较简单和基础的一种回归模型。多层次回归是研究样本存在层次分类时的回归模型，比如学生样本属于不同学校，学校的异对学生样本的成绩存在影响。或者不同年份的样本。这些都有层次属性，不能用一般的回归模型直接分析。多层次回归模型是一个比较复杂和高等的回归模型。