由于快要交论文了，时间紧急，实在没有时间自己再研究了不得已就直接跑来问论坛里的前辈们，还望前辈们谅解！
在我的研究里，首先假设了4个自变量X1、X2、Z1、Z2分别对因变量y有显著作用，其次假设了4个交互项X1*Z1、X1*Z2、X2*Z1、X2*Z2也分别对因变量y有显著作用。利用SPSS做分层回归得到如图1的结果。光是从模型的F值变化显著以及自变量和交互项的回归系数显著这两方面看的话我的假设是得到验证了，但是不知道是否还需要看图中的其他数据呢？比如新加入变量后之前变量的系数变化是否也需要考虑呢？
图1

在得到上述结果后，我又引入了调节变量L，假设调节变量L能够分别调节4个交互项，以下是得到的分析结果（图2）。根据回归系数是否显著得出 L调节X1*Z1、L调节X1*Z2这两个假设是成立的。同样，不知道这个结论是否正确？在这个模型中各个变量的放入顺序有没有问题呢？
图2