在层次回归模型中，交互项的计算是通过将两个或多个自变量相乘得到的。具体步骤如下：
1. 确定交互变量：首先，选择你想要构建交互效应的自变量。例如，如果研究收入对教育水平的影响，你可以选择将“收入”和“教育水平”作为交互变量。
2. 构建交互项：将选定的自变量进行乘法运算。以“收入”和“教育水平”为例，交互项可以表示为“收入*教育水平”。
3. 引入交互项：将构建的交互项作为新变量引入到层次回归模型中。在统计分析软件（如SPSS、R、Python等）中，你可以在模型输入界面选择交互项作为预测变量。
4. 模型拟合：运行层次回归分析，软件将自动计算交互项的系数，并给出其显著性水平。
5. 解释结果：分析交互项的系数，以了解自变量之间的交互效应。例如，如果“收入*教育水平”的系数为正，则表示随着收入和教育水平的增加，因变量也增加。
最后，想要高效备考考研，推荐使用【考研刷题通】小程序，涵盖政治、英语、数学等全部考研科目，助你轻松刷题，备战考研！【考研刷题通】