1 层级回归办法含义及理论基础

1.1 层级回归办法的概念

层级回归办法也是预测事物将来发展势头的一种办法，但与普通的线性和非线性回归剖析不同，其主要包含了层级剖析。一般大家用的回归剖析没考虑原因间的逻辑关系，只不过依据自变量对因变量的影响程度来确定回归系数，而层级回归办法则是突出了各原因间层级的顺序，也就是自变量之间的逻辑顺序，依据每个自变量之间的这种逻辑顺序，对自变量分为多个层次进行剖析。自变量层级越高说明其影响程度越是基础，基础的自变量可以影响到复杂的自变量，层级回归办法的优势就是在判断变量是不是能进入方程的规范定为：根据变量对因变量影响的逻辑顺序类区别。

通常情况下，第一被加入的变量是层次高的变量，在讲解预测结果方面可以优先考虑，后边加入的变量优先级就没那样高了。第一被加入的变量可以影响到后加入的变量，而后者不能对前者产生影响，这才符合变量之间的逻辑关系。

1.2 层次回归办法应用需要注意的地方

第一，在做层次回归时，打造的层次回归方程中，所选取的变量应该是互补为因果关系的，可以保证变量之间的因果逻辑顺序明确的表达出来。

第二，确定影响原因要多方面考虑，对一些潜在的影响原因要深入挖掘，预防因为疏忽而遗忘掉某些潜在影响原因。

第三，层级回归剖析就是将缘由变量根据肯定的逻辑顺序先做好优先性处置，有的缘由变量的顺序容易分辨出来，但也有的缘由变量之间的逻辑顺序不容易区别，对于这类不容易区别是什么原因变量可采取进一步的区别办法，如分别对缘由变量进行计算、比较，然后将计算结果综合起来，再看出他们之间的逻辑顺序。

第四，层级回归要有非常强的理论基础支撑，才能使研究结果具备实质的意义。要很多的研究国内外学者在层级回归办法中的研究成就，深入学会其理论基础，然后在应用中就能灵活地运用层级回归办法。

2 层次回归办法在社会科学中的应用

从回归方程入手介绍层级回归办法的应用。

2.1 层次回归办法步骤

层次回归办法是一种思维过程，将复杂的多原因问题分解成每个原因层次，再根据各原因之间的逻辑顺序进行阶层排序，将人的主观判断进行定量化处置，防止了由于决策者之间交流不到位而产生的预测误差，提升了决策能力和决策的准确性。层次回归办法的主要步骤如下：（1）对决策的问题进行充分的因子剖析，找出影响原因间的逻辑关系，架构各原因间的层次递进结构。（2）对于同一层次上的原因进行两两比较，架构判断矩阵。（3）依据判断矩阵计算出该原因的相对网站权重。（4）计算每个原因的合成网站权重，并依据网站权重对影响原因进行排序。

2.2 层级回归办法中原因网站权重的确定

2.2.1 架构判断矩阵

判断矩阵是指针对上一层次的元素、本层次与之有关元素之间相对重要程度的比较，将这种比较判断用数值表示出来，写成判断矩阵如表1所示。

2.2.2 计算网站权重

用特点根的办法计算网站权重，公式是：AW=λmaxW。里A为判断矩阵，Xmax是A的最大特点根，W是相应的特点向量。然后将所得到的W归一化，归一化后的结果就是各因子的网站权重向量。这种办法称为特点根法。

2.2.3 一致性检验

对实质问题进行决策判断时，决策者所架构的判断矩阵总是并非完全一致的，缘由是因为人在信息、常识、能力等方面的有限性及不确定性原因，大家对事物的主观评价同事物本身之间存在肯定的偏差；因为标度的选取、标度的非连续性等，决策者进行比较判断时并不可以作出更详细的区别，因此得到的最后判断只能是一个主观感觉到的优先级的一个近似值。层次剖析法将判断矩阵作为多重向量的计算依据，那样架构的判断矩阵就需要进行一致性检验。

一致性检验具体步骤如下其中CR为一致性比率：

（1）计算判断矩阵最大特点根；

（2）CI=（）/（n-1），CR=CI/RI， 式中CI为一致性指标，RI为平均随机一致性指标，λmax为判断矩阵的最大特点根，n为成对比较因子的个数，其中R由表2所示。

3 结语

层级回归办法是社会科学研究中常见的研究办法，要深入地理解、运用层级回归办法，可以使社会科学的研究工作有定量的剖析，并且一些复杂问题的影响原因可以有逻辑性的进行剖析处置，对提升决策的能力和准确性非常有帮助。层级回归办法还能便捷地凸显出决策问题的目的层，判断各层次影响原因对目的层的要紧度，定量化处置影响原因的网站权重值。