SPSS有话说：逐步回归

导   语

逐步回归分析研究X对Y的影响关系情况，X可以为多个，但并非所有X均会对Y产生影响；当X个数很多时，可以让系统自动识别出有影响的X；这一自动识别分析方法则称为逐步回归分析。

SPSS有话说

概述

逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法。回归分析是用于研究多个变量之间相互依赖的关系，而逐步回归分析往往用于建立最优或合适的回归模型，从而更加深入地研究变量之间的依赖关系。因为逐步回归分析仅显示对因变量有显著预测作用的自变量，剔除不显著的自变量，有过滤和筛选的功能。

特别提示

分层回归是对若干个自变量x进行分群组分析，主要用于模型的比较，或者说对变量重要性进行判定。

逐步回归是让软件按照自变量重要性的大小，选择变量构建回归模型，如果软件一共发现3个有意义的变量，则会构建3个模型，分别为x1，x1+x2，x1+x2+x3；其中变量重要性x1>x2>x3；

简单的说，逐步回归按照变量个数递增，建模并计算R2改变；而分层回归是按照层的数目递增建模并计算R2改变。注意一点，逐步回归和分层回归都可以计算R2的改变量，当分层回归每层仅放入一个变量时，其结果和逐步回归一致。当分层回归每层的变量数不为1个变量时，结果与逐步回归不同。

逐步先重要变量，后次要变量（结果而言）；分层先想控制变量，后想研究的变量（操作而言）。

操作步骤

问题：检验时间管理倾向的三个维度（时间监控观、时间效能感和时间价值感）是否对拖延行为有显著预测力？

时间价值感对拖延行为不具有显著预测作用，系统将其自动剔除，不显示在表格中，只保留显著的结果。另外，模型按照先重要后次要的原则呈现，因此，时间监控观>时间效能感>时间价值感。

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