区别如下：
层次不同：层次回归是对整体效果分层次进行；Process（多层次模型）是对部分层次感。
优势不同：层次回归能够检查变量之间的关系，能够预测结果；Process能够考虑个体间的差异，分析数据时更加准确。
检验方法不同：层次回归通过回归模型来检验；Process通过多层次模型来检验。
变量不同：层次回归的自变量是分类变量；Process的自变量是连续变量。
假设条件不同：层次回归假设变量之间的关系是线性的；Process假设变量之间的关系是非线性的。
两者区别主要是：
1. 层次回归（Hierarchical Regression）:
层次回归是一种多重回归分析的扩展，用于探索多个解释变量（自变量）对于一个连续的因变量的影响。它通过将自变量分为多个层次或组来研究它们的影响，其中每个层次都可以包含多个变量。通常，每个层次都具有自己的模型（回归模型），并且可以对每个层次的变量进行逐步加入或剔除以确定其对因变量的贡献。
层次回归的目的是通过考虑变量之间的组织结构（层次结构）来提高回归模型的解释性和预测能力。它常用于分析数据存在层次结构或群组结构的情况，例如研究员分析学生成绩时，可以将学生分为班级、学校等层次进行分析。
2. 过程（Process）:
过程分析是一种统计方法，用于研究变量之间的中介和调节关系。它关注的是变量之间的因果关系，特别是一个变量通过另一个变量来影响因变量的机制。过程分析常用于解释一个自变量和因变量之间的关系，以及在其中起中介或调节作用的其他变量。
过程分析可以帮助研究人员理解变量之间的机制和作用方式。它通常使用回归分析方法，包括单步和多步回归，来评估变量之间的关系。过程分析的结果可用于验证假设、预测效果并生成理论解释。
因此，层次回归是一种多重回归分析的扩展方法，用于考虑变量之间的层次结构；而过程分析是一种用于研究变量之间中介和调节关系的统计方法。它们有不同的理论背景和应用场景，但都为研究人员提供了分析变量之间关系的工具。
