分层回归分析、多层回归分析、多层结构方程模型、分层结构

发布网友发布时间：2024-10-22 22:39

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热心网友时间：2024-10-23 18:18

分层回归分析关注于逐步加入自变量至模型中，以此评估新增变量的统计学意义。尤其适用于探究中介效应和调节效应。该方法在心理学、社会学研究中常见。

多层回归分析，也称为HLM，专为处理嵌套数据设计。如学生数据嵌套于学校，城市嵌套于省份，其主要目的在于分析不同层次变量间的相互影响。此方法与分层回归在应用上有所区别。

多层结构方程模型将多层回归分析与结构方程模型相结合。结构方程模型常用于分析潜变量，而回归分析则多用于显变量。因此，多层结构方程模型结合了潜变量与显变量的分析，是相对新近发展的方法。

分层结构方程模型，虽未直接提及，可能是指将分层回归的思想应用到结构方程模型中的一种方法。在AMOS软件中，这一思想体现为模糊界定搜索，旨在从多个模型中选择与数据拟合度最高的模型。