本文档详细介绍如何使用SPSS进行分层回归分析，包括数据准备、模型构建及结果解读，适用于需要深入研究变量间复杂关系的研究者。
回归分析过程中为了防止性别、年龄等人口学变量对模型的影响，通常会将这些因素作为控制变量纳入分层回归模型。
分层回归是一种统计方法，在研究中介作用或调节效应中尤为常见，其主要用于比较若干自变量在不同层次上的影响效果。这种方法广泛应用于社会科学、心理学和医学等领域，旨在通过逐步引入潜在混杂因子来优化模型，并评估各变量的重要性。
执行分层回归的基本步骤如下：
1. **确定控制变量**：首先明确那些可能对研究结果产生干扰但又不是核心关注点的变量（如性别、年龄等）。这些控制变量通常在第一阶段就加入到模型中，以确保后续分析的有效性。虽然理论上应将分类数据转换为虚拟变量处理，但在实践中直接输入即可。
2. **引入核心自变量**：接下来，在已有控制变量的基础上逐步增加研究的核心关注点（即主要的自变量）。每次只添加一个新变量，并观察其对模型性能的影响程度和方向变化。
3. **评价模型效果**：通过R²、调整后的R²值以及F检验等统计指标来评估各阶段回归分析的效果。其中，R²反映了模型解释因变量变异的能力；而调整后的R²则进一步考虑了自变量的数量影响，避免过度拟合的问题。此外，P值用于判断整体模型的显著性。
4. **比较不同层次模型**：通过观察引入新变量前后ΔR²和ΔF的变化情况来评估其重要性和贡献度。如果这些变化对应的P值小于0.05，则表明新增加的因素对解释因变量有显著影响。
5. **确定最终回归模型**：经过多轮迭代分析后，可以得到一个包含所有控制及核心自变量的完整模型作为最终结果。例如，在某项研究中，若时间效能感、监控观和价值感三个维度被纳入到拖延行为预测模型之中，则这些因素被认为与拖延现象有显著的相关性。
通过以上步骤操作并结合SPSS软件提供的ANOVA表格信息（如F(3,322)=37.499且P<0.001），可以得出结论：自变量确实对因变量具有线性和统计学意义上的显著影响，从而为研究提供了有力支持。分层回归方法通过逐步控制潜在干扰因素并评估各因子独立贡献度，使得研究人员能够更准确地理解复杂数据间的相互关系，并明确哪些变量在预测过程中扮演着关键角色。
5星
