研究者拟判断逐个增加自变量(weight和heart_rate)后对因变量(VO2max)预测模型的改变。针对这种情况,我们可以使用分层回归分析(hierarchical multiple regression),但需要先满足以下8项假设: 假设1:因变量是连续变量 假设2:自变量不少于2个(连续变量...
研究者拟判断逐个增加自变量(weight和heart_rate)后对因变量(VO2max)预测模型的改变。针对这种情况,我们可以使用分层回归分析(hierarchical multiple regression),但需要先满足以下8项假设: 假设1:因变量是连续变量 假设2:自变量不少于2个(连续变量或分类变量都可以) 假设3:具有相互独立的观测值 假设4:自变量和因变量...
Hierarchical multiple linear regression analyses results in non-obese and obese men and women for striatal D2 receptor (D2R) binding and other predictor variables.Sarah A. EisensteinDanuta M. GredysaJo Ann Antenor–DorseyLeonard Gr...
研究者拟判断逐个增加自变量(weight和heart_rate)后对因变量(VO2max)预测模型的改变。针对这种情况,我们可以使用分层回归分析(hierarchical multiple regression),但需要先满足以下8项假设: 假设1:因变量是连续变量 假设2:自变量不少于2个(连续变量或分类变量都可以) 假设3:具有相互独立的观测值 假设4:自变量和因变量...
SPSS超详细操作:分层回归(hierarchical multiple regression) 1、问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价人体健康的关键指标,但因测量方法复杂,不易 实现。某研究者拟通过一些方便、易得的指标建立受试者最大携氧能力的预测模型。 目前,该研究者已知受试者的年龄和性别与最大携氧能力有...
1. 执行“Analyze”→“Regression”→“Linear”，添加因变量VO2max和已知自变量age、gender。2. 点击“Next”，在第三步中添加体重weight，确保Method设置为“Enter”。再次点击“Next”。3. 添加心率heart_rate至模型，方法同前。4. 在“Statistics”中选中相关选项，运行分析。5. 检验模型结果，确保...
SPSS超详细操作:分层回归(hierarchical multiple regression) 1、问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价人体健康的关键指标,但因测量方法复杂,不易实现。某研究者拟通过一些方便、易得的指标建立受试者最大携氧能力的预测模型。
In short, use hierarchical linear modeling for nested data and hierarchical regression to add or remove variables from your model in multiple steps. Knowing the difference between these two seemingly similar terms can help you determine the most appropriate analysis for your study....
研究者拟判断逐个增加自变量(weight和heart_rate)后对因变量(VO2max)预测模型的改变。针对这种情况,我们可以使用分层回归分析(hierarchical multiple regression),但需要先满足以下8项假设: 假设1:因变量是连续变量 假设2:自变量不少于2个(连续变量或分类变量都可以) ...
2006. "What is wrong with ANOVA and multiple regression? Analyzing sentence reading times with hierarchical linear models." Discourse Processes, 41 (3): 221-250.Richter T. (2006), What is wrong with ANOVA and multiple regression? Analyzing sentence reading times with hierarchical linear models, ...