如题所述
1. 打开SPSS软件，并导入需要分析的数据集。
2. 选择“分析”（Analyze）菜单，然后选择“回归”（Regression）子菜单，再选择“线性”（Linear）回归分析。
3. 在“线性回归”对话框中，将需要分析的因变量添加到“因变量”（Dependent）框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“自变量”（Independent）框中。
4. 点击“方法”（Method）标签页，然后选择“层次回归”（Hierarchical）方法。
5. 在“层次回归”对话框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“层次”（Hierarchical）框中，并选择“层次1”（Step 1）和“层次2”（Step 2）。
6. 点击“统计”（Statistics）标签页，在“统计”对话框中，勾选“调整后的R平方”（Adjusted R Square）和“总体模型拟合信息”（Model Fit）中的其他适当的选项。
7. 点击“确定”（OK）按钮，SPSS将会生成一个层次回归分析的结果报告，其中包括每个层次的回归系数、拟合优度指标、残差分析等等。
8. 在进行层次回归分析时，需要将所有的自变量都添加到“自变量”框中，而不仅仅是调节变量。
9. 还需要注意研究问题和数据的特点，选择合适的回归模型和统计方法。
希望以上信息能够帮助你完成回归分析。
2. 选择“分析”（Analyze）菜单，然后选择“回归”（Regression）子菜单，再选择“线性”（Linear）回归分析。
3. 在“线性回归”对话框中，将需要分析的因变量添加到“因变量”（Dependent）框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“自变量”（Independent）框中。
4. 点击“方法”（Method）标签页，然后选择“层次回归”（Hierarchical）方法。
5. 在“层次回归”对话框中，将需要作为调节变量的自变量添加到“层次”（Hierarchical）框中，并选择“层次1”（Step 1）和“层次2”（Step 2）。
6. 点击“统计”（Statistics）标签页，在“统计”对话框中，勾选“调整后的R平方”（Adjusted R Square）和“总体模型拟合信息”（Model Fit）中的其他适当的选项。
7. 点击“确定”（OK）按钮，SPSS将会生成一个层次回归分析的结果报告，其中包括每个层次的回归系数、拟合优度指标、残差分析等等。
8. 在进行层次回归分析时，需要将所有的自变量都添加到“自变量”框中，而不仅仅是调节变量。
9. 还需要注意研究问题和数据的特点，选择合适的回归模型和统计方法。
希望以上信息能够帮助你完成回归分析。
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