※ 引述《chenyutn (人生要死，何为苦心。)》之铭言： : ※ 引述《mnas588 (小智)》之铭言： 我也是用SPSS跑干扰 以下是我用的方法 有错误请指定^^ 假设 Y是依变数 X是自变数 Z是干扰变数 阶层式调节回归 就是要同时跑下列三种回归 然後比较差异 1.简单回归 Y = β0 + β1*X + ε 2.复回归 Y = β0 + β1*X + β2*Z + ε 3.调节回归 Y = β0 + β1*X + β2*Z + β3(X*Z) + ε : : 各位统计前辈，想请教你们一个问题，就是我看了很多的论文，很多把干扰变数的 : : 统计方法用阶层式干扰回归使用，要如何使用呀？因为我找过好多spss的书，都找不到 : : 这个方法，可以跟我说吗？因为我在很多spss的书，都没有看到这个，怎麽使用呀？ : : 谢谢啦！ : 我也在学习统计当中，所以我讲一下我目前知道的东西。 : 错了不要怪我，我们一起加油吧XD : 阶层回归分析法 : ‧ 与逐步回归分析法类似，但研究者已有足够理由相信这几个变项是有先後顺序的， : 能区分为几个变项的区块，能以基础变项为基础，相对比较出各个变项的影响力大 : 小。 : ‧ 如以家庭暴力的影响因素为例，个人特质会优先列入预测，其次为家庭影响、同侪 : 影响、媒体影响等。 : ‧ 在SPSS的操作中，分析→回归方法→线性，统计量勾选R2改变量，能算出是否有显 : 着的程度。 : 比如说，现在我们将自变项分为两个阶层：第一层（性别、年级、成绩）、第二层（双 : 亲暴力）；以检视这两个阶层的自变项对暴力倾向的影响是否显着。 : 那麽我们会先开启线性回归方法的视窗，选入「性别、年级、成绩」，在区块处按下一 : 个，选入「双亲暴力」，然後按确定，让SPSS去跑分析。 : 就可以得到回归的R^值（即解释能力）了，然後观察显着性F改变是否合乎标准，就能知 : 道第二阶层的自变项是否真的具有显着的干扰效果。 : 相关论文：http://marketingreview.com.tw/v1n2p2.pdf : 那麽，如果错了也请大家多多包涵、帮忙指正。m(_ _)m --

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