问（小马 @ 2006-03-13）：从技术上讲，如何确定每个自变量解释了多少R2呢？使用多元层级回归吗？使用时进入模型的自变量顺序有什么要求？解释结果时又需要注意什么呢？
答：多元回归、多元方差、GML都可以用，结果一样（因为背后是同一个公式）。如果最熟悉回归的话，只需在Statistics中加选“Part and partial correlations”、如写Syntax，则为“Statistics=Default, ZPP”。SPSS在给出的Coefficients表中，会增加三个Correlations，分别为Zero-order, Partial和Part（所以叫“ZPP”）。其中的Part，教科书上都叫做“Semipartial correlation”，它的平方（这步要手工计算，很容易吧）就是描述所对应的自变量独自解释因变量的部分。
需要注意的是不要将Part (即Semipartial)和Partial混淆了。两者的计算公式中分子一样、分母不同，差别在于前者是因变量所有变差、后者是因变量变差中扣除了控制变量对因变量的解释部分（也就是说前者大于后者、因此Semipartial小于Partial）。Partial correlation和Semipartial correlation之间的异同是理解多元回归变量之间关系的最大难点，一般教科书的文字描述都没错、但很难理解。一定要看公式和图形才有帮助。这个网页是我见到的写的最清楚的（http://luna.cas.usf.edu/~mbrannic/files/regression/Partial.html），可以一看。
