哑变量在SPSS和SAS进行回归分析应用

介绍SPSS中逐步回归分析的应用2009-04-20 12:30:45| 分类：默认分类阅读2037 评论0 字号：大中小订阅杨应红张马兵卢逢刚（安庆市气象局246001）引言SPSS(Statistical Package for the Social Science)社会科学应用软件包是世界上著名的统计分析软件之一。

它和SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）、BMDP（Biomedical Programs，生物医学程序）并称为国际上最有影响的三大统计软件。

SPSS名为社会学统计软件包，这是为了强调其社会科学应用的一面（因为社会科学研究中的许多现象都是随机的，要使用统计学和概率论的定理来进行研究），而实际上它在社会科学、自然科学的各个领域都能发挥巨大作用，并已经应用于经济学、生物学、教育学、心理学、医学以及体育、工业、农业、林业、商业和金融等各个领域。

回归分析是目前气象统计分析中最为常用的一种方法之一。

例如目前台站常用的MOS（模式输出统计量）方法中，回归分析是最基本的方法之一。

逐步回归能够帮我们建立最优的回归模型，但过程较复杂。

Spss软件功能强大，且操作简单。

我们用该软件对气象资料作逐步回归分析，对于Spss软件用于气象统计的便利亦可见一斑。

下面以安庆市1951－1971年6～8月降水及相关资料（表一）为例。

1 数据格式表中1971年因子值留作预报时使用，不参加到样本中进行统计，表中符号意义如下：y：安庆市整个地区6～8月降水量（mm）。

X1：1月500hPa高度距平和（50°～20°W，60°N；45°～25°W，55°N）。

X2：2～3月500hPa高度距平和（70°～100°E，30°N）。

X3：4月500hPa高度距平和（25°N，105°～115°E；20°N，100°～120°E；15°N，105°～115°E）。

哑变量（Dummy Variable），也叫虚拟变量，如果数据为定类数据，比如专业、性别等，其数字仅代表类别，数字大小并没有比较意义，此时就可以考虑引入哑变量，将
上图中专业分为三类，因而需要设置3个虚拟变量(3列)，分别代表专业的3个类别。

需要特别注意的是，从数学角度来讲，如果专业对应的3个虚拟变量都放入模型，一定会出现‘多重共线性问题’。

原因在于：虚拟变量是数字0和1；0是对比参考项（比如‘相对其它专业即非理科类专业，理科类专业如何如何’）。

所以3个类别都放入了，就没有可参考类别了。

因此在做回归分析时，只需放入2个虚拟变量。

SPSSAU设置虚拟变量
理解虚拟变量的原理后，即可在SPSSAU中进行设置。

用户可在SPSSAU中的‘生成变量’功能可实现虚拟变量设置。

总结
●对于定类变量，进行分析时需要先转化为哑变量。

通常情况下，回归分析，逐步回
归，分层回归，二元Logit回归，多分类Logit回归分析这类影响关系研究的方法时，才可能涉及到虚拟变量设置。

其它分析方法并不会涉及。

●虚拟变量取“1”或“0”的原则，应从分析问题的目的考虑，“1”代表具有特征
的肯定的类别，“0”代表普遍的否定的类别。

●注意虚拟变量放入回归中分析，不能全部放入，会产生共线性问题。

一定要找好参
考对照项，少放入1个虚拟变量。

●如果虚拟变量为2个，比如性别分男和女；这种特殊情况也是类似的处理即可。

SPSS教程：⼿把⼿教你设置哑变量以及解读结果在上⼀期内容中，我们带⼤家认识了回归模型中的哑变量，介绍了什么是哑变量，什么情况下需要转化哑变量，以及如何选择哑变量的参照等内容。

今天我们将结合SPSS软件，向⼤家介绍在回归模型中何如实现哑变量的设置，并对引⼊哑变量后的模型结果进⾏解读。

Logistic /Cox回归开局选洪七公打狗棒法后期输出到爆⼴告在SPSS中，Logistic回归和Cox回归设置哑变量的⽅式是⼀致的，因此本⽂以Logistic回归为例进⾏说明。

⼀、研究实例某研究⼈员拟探讨不同种族⼈群中某疾病发病风险有⽆差异，收集了4种不同种族⼈群的相关数据资料（1=Black美国⿊⼈，2=White美国⽩⼈，3=Indian美国印第安⼈，4=Asian亚裔美国⼈）。

根据数据类型判断，种族为⽆序多分类资料，需要将种族转化为哑变量后，进⾏Logistic回归。

⼆、SPSS操作1. Analyze → Regression → Binary Logistic，进⼊到Logistic回归模块展开剩余89%2. 将Event选⼊Dependent框中，将Gender、Age、Race选⼊Covariates框中3. 点击Categorical进⼊定义分类变量的对话框，将需要转化的变量Race选⼊Categorical Covariates框中，点击Contrast旁的下拉框选择Indicator，Reference Category设置为First，即设定第⼀个分类为参照。

在本次研究中，Race=1为⿊⼈，即我们选择⿊⼈作为参照。

最后再点击Change确认更改为Race（Indicator（first））。

在选择哑变量编码⽅式时，Contrast下拉选项⼀共提供了7种编码⽅式：(1) Indicator（指⽰对⽐）：⽤于指定某⼀分类为参照，指定的参照取决于Reference Category中选择Last还是First，即只能以该变量的第⼀类或者最后⼀类作为参照。

哑变量的多元线性回归分析哑变量的多元线性回归分析是一种统计分析技术，可以用来预测或分析一个特定的变量如何受其他变量影响。

它可以用来研究社会、经济、流行病学和其他领域，以及在各种科学实验中发现假设的价值。

多元线性回归分析必须有一个适当的设计，以正确地反映不同因素之间的关系。

哑变量是一种特殊的类别变量，可以提供更有效的分析效果。

哑变量用于多元线性回归分析的主要目的是提高分析的准确性和准确性。

它可以帮助研究人员更准确地表示变量之间的关系。

例如，当研究国家的社会经济水平时，哑变量可以帮助区分国家是否是发达国家。

另一方面，它也可以帮助研究人员确定不同群体中人口中某种行为的发生率是否有所不同。

哑变量的多元线性回归分析的一般步骤如下：首先，研究人员会收集有关不同变量的数据；其次，将变量分类为定性和定量变量，然后将定性变量转换为哑变量；第三，研究人员拟合哑变量的多元线性回归模型；最后，根据模型结果对变量的影响进行分析。

哑变量的多元线性回归分析可以帮助提高分析的准确性，但也有一些限制。

首先，哑变量不能用于计算比较复杂的统计关系；其次，它可以用于解释已知变量之间的关系，但不能用于预测一个变量如何受其他变量的影响。

哑变量的多元线性回归分析有着广泛的应用。

在商业分析中，它可以用来识别哪些行为或属性是否有助于提升企业的销售收入。

在医学研究中，它可以帮助研究人员探索患者的不同因素是否会导致某种疾病的发生，从而帮助提前预防和控制疾病。

哑变量的多元线性回归分析还可以用于教育和社会科学领域，以解释学习成绩如何受各种社会经济因素和家庭环境的影响。

虽然哑变量的多元线性回归分析可以提高分析的准确性，但它也有一些局限性。

它只能用于衡量定性变量之间的关系，而不能用于衡量定量变量。

此外，这种方法也可能存在潜在的统计错误，因为它假定一个变量与另一个变量的关系是线性的，而实际上它们可能是非线性的。

总之，哑变量的多元线性回归分析是一种有用的统计分析技术，它可以帮助研究人员更准确地表达变量之间的关系。

用SPSS做回归分析回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，并预测一个或多个因变量如何随着一个或多个自变量的变化而变化。

SPSS（统计软件包的统计产品与服务）是一种流行的统计分析软件，广泛应用于研究、教育和业务领域。

要进行回归分析，首先需要确定研究中的因变量和自变量。

因变量是被研究者感兴趣的目标变量，而自变量是可能影响因变量的变量。

例如，在研究投资回报率时，投资回报率可能是因变量，而投资额、行业类型和利率可能是自变量。

在SPSS中进行回归分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入数据：首先打开SPSS软件，然后点击“打开文件”按钮导入数据文件。

确保数据文件包含因变量和自变量的值。

2.选择回归分析方法：在SPSS中，有多种类型的回归分析可供选择。

最常见的是简单线性回归和多元回归。

简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元回归适用于有多个自变量的情况。

3.设置因变量和自变量：SPSS中的回归分析工具要求用户指定因变量和自变量。

选择适当的变量，并将其移动到正确的框中。

4.运行回归分析：点击“运行”按钮开始进行回归分析。

SPSS将计算适当的统计结果，包括回归方程、相关系数、误差项等。

这些结果可以帮助解释自变量如何影响因变量。

5.解释结果：在完成回归分析后，需要解释得到的统计结果。

回归方程表示因变量与自变量之间的关系。

相关系数表示自变量和因变量之间的相关性。

误差项表示回归方程无法解释的变异。

6.进行模型诊断：完成回归分析后，还应进行模型诊断。

模型诊断包括检查模型的假设、残差的正态性、残差的方差齐性等。

SPSS提供了多种图形和统计工具，可用于评估回归模型的质量。

回归分析是一种强大的统计分析方法，可用于解释变量之间的关系，并预测因变量的值。

SPSS作为一种广泛使用的统计软件，可用于执行回归分析，并提供了丰富的功能和工具，可帮助研究者更好地理解和解释数据。

通过了解回归分析的步骤和SPSS的基本操作，可以更好地利用这种方法来分析数据。

使用SAS进行变量筛选、模型诊断、多元线性回归分析在其他地方看到的帖子，自己动手做了实验并结合自己的理解做了修订第一节多元线性回归分析的概述回归分析中所涉及的变量常分为自变量与因变量。

当因变量是非时间的连续性变量(自变量可包括连续性的和离散性的)时，欲研究变量之间的依存关系,多元线性回归分析是一个有力的研究工具。

多元回归分析的任务就是用数理统计方法估计出各回归参数的值及其标准误差；对各回归参数和整个回归方程作假设检验；对各回归变量(即自变量)的作用大小作出评价；并利用已求得的回归方程对因变量进行预测、对自变量进行控制等等。

值得注意的是∶一般认为标准化回归系数的绝对值越大，所对应的自变量对因变量的影响也就越大。

但是，当自变量彼此相关时，回归系数受模型中其他自变量的影响，若遇到这种情况，解释标准化回归系数时必须采取谨慎的态度。

当然，更为妥善的办法是通过回归诊断(TheDiagnosis ofRegression)，了解哪些自变量之间有严重的多重共线性(Multicoll-inearity)，从而，舍去其中作用较小的变量，使保留下来的所有自变量之间尽可能互相独立。

此时，利用标准化回归系数作出解释，就更为合适了。

关于自变量为定性变量的数量化方法设某定性变量有ｋ个水平(如ABO血型系统有４个水平),若分别用１、２、…、ｋ代表ｋ个水平的取值，是不够合理的。

因为这隐含着承认各等级之间的间隔是相等的，其实质是假定该因素的各水平对因变量的影响作用几乎是相同的。

比较妥当的做法是引入ｋ－１个哑变量(Dummy Variables),每个哑变量取值为０或１。

现以ABO血型系统为例，说明产生哑变量的具体方法。

当某人为A型血时，令X1=1、X2=X3=0；当某人为B 型血时，令X2=1、X1=X3=0；当某人为AB型血时，令X3=1、X1=X2=0；当某人为O型血时，令X1=X2=X3=0。

这样，当其他自变量取特定值时，X1的回归系数b1度量了E(Y／A型血)－E(Y／O型血)的效应；X2的回归系数b2度量了E(Y／B型血)－E(Y／O型血)的效应；X3的回归系数b3度量了E(Y／AB型血)－E(Y／O型血)的效应。

用SPSS创建虚拟变量哑变量SPSS【转换】菜单下的【创建虚变量】功能，可以将分类变量转换为虚拟变量，在线性回归中如果遇到无序分类变量的自变量，此时这个菜单就可以派上用场了，可以帮助用户快速完成哑变量处理。

举个例子。

血型分为A、B、AB、O型，4种血型是平行的。

如果我们在SPSS中录入一个血型的变量，为了参与后续的统计分析，通常是用数字1、2、3、4来编码，此时对于SPSS软件来说，1、2、3、4就是一个等间距的数字，这显然不符合血型的实际状况，因此需要进行哑变量的转换。

从概念上，一个有n水平的分类变量，需要选定一个属性作为参照，最终生成n-1个哑变量。

而在SPSS的【创建虚变量】菜单中，它会自动生成n个虚变量，所以需要我们手动删去选定参照的一个。

【创建虚变量】主对话框：来看SPSS默认的虚拟变量结果：血型作为一个无序分类变量，有4个水平，n=4，SPSS会默认生成4个虚拟变量。

这时候要注意，这是没有设定参照的虚拟变量，而在哑变量的应用中，一个n水平的分类变量，需选定一个分类水平作为参照，生成n-1个哑变量。

所以，接下来我们需要选定一个水平作为参照，选谁呢？一般情况可以选择数字编码的第一个或最后一个，也可以根据专业、特殊要求来选择。

O型血相对较特殊，咱们就选O 型作为参照，也就是最后一个虚拟变量【血型_4】，将其直接删去。

删去【血型_4】后，保留下来的【血型_1】【血型_2】【血型_3】即为我们要得到的哑变量。

此时，完成将一个分类变量转换为哑变量的操作。

大家来看，哑变量【血型_1】中出现数字1的即对应A型血，【血型_2】中出现数字1的即为B型，【血型_3】中出现数字1的即为AB型，而三个哑变量同时编码为数字0时（参照）对应的O型。

哑变量的含义表示相较于参照（O型血）的差异，这一点也需要知道。

同类文章阅读：线性回归时如何对分类变量进行哑变量处理？通知：本号出品的《SPSS从入门到实践提高》视频课程2周年活动正在进行，活动期间购买课程赠送图书《谁说菜鸟不会数据分析SPSS篇》一本，有兴趣的读者，欢迎了解、选购。

用SAS 作回归分析前面我们介绍了相关分析，并且知道变量之间线性相关的程度可以通过相关系数来衡量。

但在实际工作中，仅仅知道变量之间存在相关关系往往是不够的，还需要进一步明确它们之间有怎样的关系。

换句话说，实际工作者常常想知道某些变量发生变化后，另一个相关变量的变化程度。

例如，第六章中已经证明消费和收入之间有很强的相关关系，而且也知道，消费随着收入的变化而变化，问题是当收入变化某一幅度后，消费会有多大的变化？再比如，在股票市场上，股票收益会随着股票风险的变化而变化。

一般来说，收益和风险是正相关的，也就是说，风险越大收益就越高，风险越小收益也越小，著名的资本资产定价模型（CAPM ）正说明了这种关系。

现在的问题是当某个投资者知道了某只股票的风险后，他能够预测出这只股票的平均收益吗？类似这类通过某些变量的已知值来预测另一个变量的平均值的问题正是回归分析所要解决的。

第一节 线性回归分析方法简介一、回归分析的含义及其所要解决的问题“回归”(Regression)这一名词最初是由19世纪英国生物学家兼统计学家F.Galton(F.高尔顿)在一篇著名的遗传学论文中引入的。

高尔顿发现，虽然有一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但给定父母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高的趋势。

这一回归定律后来被统计学家K.Pearson 通过上千个家庭成员身高的实际调查数据进一步得到证实，从而产生了“回归”这一名称。

当然，现代意义上的“回归”比其原始含义要广得多。

一般来说，现代意义上的回归分析是研究一个变量（也称为因变量Dependent Variable 或被解释变量Explained Variable ）对另一个或多个变量（也称为自变量Independent Variable 或Explanatory Variable ）的依赖关系，其目的在于通过自变量的给定值来预测因变量的平均值或某个特定值。

SPSS中logistics回分析哑变量设置及结果解读
一、SPSS 两分类logistics回归分析：分析—回归—二元logistic
二、在进行回归分析时，如果要分析的变量为分类变量（尤其是无序多分类变
量）时，通常会将原始的多分类变量转化为哑变量，通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归的结果更易于解释，更具有实际意义。

在SPSS中的实现过程如下：
默认的参考值为最后一个，即：赋值最大的数；如果想要更改将第一个作为参照则需要点击：“第一个（F）” – “变化量（H）”，
如下图：出现“x7（指示符（first））”时，则说明x7变量是以第一个（最小的）作为参照。

三、结果：
在输出结果中有“分类变量编码”，即展示了分类变量设置为哑变量的编码；
最后结果中，需对照“分类变量编码”进行结果解释，在“方程中变量” 的“铂种类
（1）”则代表的是“顺铂”相对于“其他”的OR 值是0.483；“铂种类（2）”则代表的是“奥沙利铂”相对于“其他”的OR 值是0.852；…… “肝功能（1）”则代表肝功能异常相对于正常的OR 是3.634。

在spss中打开数据，确定要设置哪个变量为哑变量以后，我们打开逻辑回归对话框，操作方法：analyse--regression--binary logistic
1.
将是否吸烟这个变量放到因变量中，将种族放到自变量中，如图所示
2.
选择变量进入方程的方法是enter，因为所有的哑变量必须是同时进入，否则就没有统计学意义了。

3.
接下来要设置哑变量了，点击categrio按钮，打开变量分类对话框
4.
将要设置哑变量的变量放入右侧窗口中
5.
到了最关键的部分，我们要选择哪个分类作为参考分类，设置参考分类必须使参考分类有意义，比如这个例子中，种族类别包括黑人、白人和其他种族，那么其他种族一般被设置为参考分类，那么你怎么知道参考分类是第一个还是最后一个呢，后面要设置last和first。

下面一个步骤告诉你
6.
回到变量视图中，找到种族这个变量，在value中可以查看变量值，我们看到其他种族这个分类为3，上面那一步应该设置为last
7.8
点击ok，开始输出统计结果
8.9
输出了一大堆数据，我们不用管，因为这里要教大家如何分析哑变量，所以直奔主题，找到variables in the equation表，这个表中，你可以看到有race（1）和race（2）这两个变量，他们就是race的哑变量，B是系数，因为他们都是跟其他种族相比，图中的数据可以看到，白种人比其他种族的人更容以吸烟，黑种人比其他种族更容易吸烟，白种人和黑种人相比，黑种人可能比白种人更容易吸烟，但是需要进一步的检验。

深入解读Logistic回归：分类变量（哑变量）的处理及解读一、哑变量的设置方法Logistic回归中分类变量需要使用哑变量（也叫虚拟变量）来操作。

一般的，n个分类需要设置n-1个哑变量（为什么不是n个？请继续看）。

举个例子，有一个“年龄”变量，分为：青年，中年，老年三类，那么我们可以用两个哑变量来代替：变量1 = 1代表青年，0代表非青年变量2 = 1代表中年，0代表非中年变量1和变量2都等于0代表老年所以用2个变量就可以表示3个类别。

二、分类变量在SPSS中的操作及结果解读SPSS中能自动设置哑变量，只需要把变量标记为分类变量即可。

假设我们要分析年龄和病程对某种疾病预后的影响，采用Logistic回归分析。

变量赋值如下（数据均为人造，非真实数据）：预后：因变量，为二分类变量，0=预后差，1=预后好年龄：自变量，为多分类变量，1=青年，2=中年，3=老年病程：自变量，为连续变量（1）首先将年龄设置为分类变量，对比方式默认为“指示符”，参考类别默认为“最后一个”（后面解释为什么）。

见下图。

（2）结果输出，有两个主要的表格。

这是分类变量的编码表格，可以看出，年龄被替换为两个新的变量：年龄（1）和年龄（2）。

年龄（1）代表青年人，年龄（2）代表中年人，他们的取值都为0表示老年人，作为青年和中年的参考对象。

这是回归表格，出现了年龄（1）和年龄（2）两个新的变量。

可以看出年龄（1）的P为0.000，有统计学意义，年龄（2）的P为0.135，没有统计学意义。

两者不一致，怎么解释？因为年龄（1）和（2）都是以老年人来作为参照的，所以可以解释为：（1）青年人相对于老年人，预后更好（2）中年人相对于老年人，预后没有统计学差异（3）青年人比中年人看起来预后好，但需要进一步假设检验。

三、参照方式的选择分类变量都需要一个参考对象，也就是说跟谁比。

SPSS中提供了多种对比方式，如指示符，简单，差值等等，如下图：其中默认的“指示符”使用最多，这里仅介绍这一个。

Logistic回归方法的正确应用及结果的正确解释金水高（中国疾病预防控制中心，北京，100050）Logistic回归是研究当因变量为二分变量时，因变量与自变量关系的常用方法,自80年代初引入国内后，随着计算机技术的发展，统计软件的日益成熟而得到了十分广泛的应用。

但是并不是所有的研究者对于Logistic回归的方法都能正确使用，对结果都能正确解释。

近年来文献中经常出现对方法错用、误用及对结果的错误解释的现象。

本文仅就在使用Logistic方法时经常出现的错误进行探讨。

1．Logistic回归中分类变量的数量化方法在Logistic回归中，自变量可以有多种形式。

以连续变量形式的如年龄；以等级变量进入方程的如不同的污染等级。

而更多的却是以分类变量（定性变量）形式出现的，如性别，地区，职业等。

对于多水平分类变量（如职业）的各个水平的赋值方式，尽管在正规的教科书上有详细的介绍，但经常有有些作者将多水平的分类变量按等级来进行赋值(1)。

下面摘引的是文献1的作者对其中一些分类变量取值的赋值（表1）。

表1 某个吸烟调查中一些自变量的意义及赋值作者将第一个变量不同水平赋为具有等级关系的四个值，虽然比较勉强，还可以接受，因为变量的四个取值确实存在程度的差异（但为什麽相邻之间都相差1，这就没有太多的道理了）。

而对后面的两个变量（M2及J4）的不同水平也赋予具有等级关系的值，而且相邻之间都相差1，那就没有任何道理了。

因为变量M2是询问调查对象是否在电视中看到过有关吸烟的内容，人们对这个问题给出的答案显然并不存在任何量上的程度差别。

对这类自变量的赋值应该采取数量化的方法。

通常建议的数量化方法为设臵哑变量。

例如对于上面的M2，有4种可能回答，则要设臵3个哑变量，假设为M21,M22,M23。

将每一种可能回答（水平）用一组哑变量的取值来表述（表2）。

从表2可以看到，用M21,M22及M23同时等于0表示没有在电视里看到过有关吸烟方面的任何内容；而用M21=1，M22及M23均为0表示在电视里看到过关于吸烟的内容，等等。

SPSS教程：手把手教你设置哑变量及解读结果！在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y 的平均变化量。

但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一个回归系数来解释多分类变量之间的变化关系，及其对因变量的影响，就显得太不理想。

此时，我们通常会将原始的多分类变量转化为哑变量，每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间的差异，通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归的结果更易于解释，更具有实际意义。

本文将向大家详细介绍哑变量的相关知识，同时结合SPSS软件的应用，来介绍在不同的回归模型中如何设置哑变量。

哑变量哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。

对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作为参照，因此可以产生n-1个哑变量。

将哑变量引入回归模型，虽然使模型变得较为复杂，但可以更直观地反映出该自变量的不同属性对于因变量的影响，提高了模型的精度和准确度。

举一个例子，如职业因素，假设分为学生、农民、工人、公务员、其他共5个分类，其中以“其他职业”作为参照，此时需要设定4个哑变量X1-X4，如下所示：X1=1，学生；X1=0，非学生；X2=1，农民；X2=0，非农民；X3=1，工人；X3=0，非工人；X4=1，公务员；X4=0，非公务员；那么对于每一种职业分类，其赋值就可以转化为以下形式：什么情况下需要设置哑变量1. 对于无序多分类变量，引入模型时需要转化为哑变量举一个例子，如血型，一般分为A、B、O、AB四个类型，为无序多分类变量，通常情况下在录入数据的时候，为了使数据量化，我们常会将其赋值为1、2、3、4。

《数据统计分析软件SPSS的应用(五)——相关分析与回归分析》篇一数据统计分析软件SPSS的应用（五）——相关分析与回归分析一、引言在当今的大数据时代，数据统计分析成为了科学研究、市场调研、社会统计等众多领域的重要工具。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大的数据统计分析软件，广泛应用于各种数据分析场景。

本文将重点介绍SPSS 中的相关分析与回归分析的应用。

二、相关分析1. 相关分析的概念与意义相关分析是研究两个或多个变量之间关系密切程度的一种统计方法。

通过相关分析，我们可以了解变量之间的关联性，为后续的回归分析提供基础。

2. SPSS中的相关分析操作在SPSS中，我们可以使用Pearson相关、Spearman等级相关等多种方法进行相关分析。

操作步骤包括数据导入、选择分析方法、设置参数、输出结果等。

以Pearson相关分析为例，首先将数据导入SPSS，选择“Analyze”菜单下的“Correlate”选项，然后选择Pearson相关系数，选择需要分析的变量，设置参数后运行分析。

SPSS将输出相关系数矩阵，我们可以根据矩阵中的数值判断变量之间的相关性。

3. 相关分析的应用案例以市场营销领域为例，我们可以使用SPSS对消费者的购买行为与产品价格、产品质量、广告投入等因素进行相关分析。

通过分析，我们可以了解各因素之间的关联性，为企业制定营销策略提供依据。

三、回归分析1. 回归分析的概念与意义回归分析是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的一种预测方法。

通过回归分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度，并建立预测模型。

2. SPSS中的回归分析操作在SPSS中，我们可以使用简单回归、多元回归、逐步回归等多种方法进行回归分析。

操作步骤包括数据准备、选择分析方法、设置参数、建立模型、输出结果等。

以简单回归分析为例，首先将数据导入SPSS，选择“Analyze”菜单下的“Regression”选项，然后选择因变量和自变量，设置参数后运行分析。

SAS中Logistic回归方法的正确应用及结果的正确解释Logistic回归方法的正确应用及结果的正确解释金水高（中国疾病预防控制中心，北京，100050）Logistic回归是研究当因变量为二分变量时，因变量与自变量关系的常用方法,自80年代初引入国内后，随着计算机技术的发展，统计软件的日益成熟而得到了十分广泛的应用。

但是并不是所有的研究者对于Logistic回归的方法都能正确使用，对结果都能正确解释。

近年来文献中经常出现对方法错用、误用及对结果的错误解释的现象。

本文仅就在使用Logistic方法时经常出现的错误进行探讨。

1．Logistic回归中分类变量的数量化方法在Logistic回归中，自变量可以有多种形式。

以连续变量形式的如年龄；以等级变量进入方程的如不同的污染等级。

而更多的却是以分类变量（定性变量）形式出现的，如性别，地区，职业等。

对于多水平分类变量（如职业）的各个水平的赋值方式，尽管在正规的教科书上有详细的介绍，但经常有有些作者将多水平的分类变量按等级来进行赋值(1)。

下面摘引的是文献1的作者对其中一些分类变量取值的赋值（表1）。

表1 某个吸烟调查中一些自变量的意义及赋值作者将第一个变量不同水平赋为具有等级关系的四个值，虽然比较勉强，还可以接受，因为变量的四个取值确实存在程度的差异（但为什麽相邻之间都相差1，这就没有太多的道理了）。

而对后面的两个变量（M2及J4）的不同水平也赋予具有等级关系的值，而且相邻之间都相差1，那就没有任何道理了。

因为变量M2是询问调查对象是否在电视中看到过有关吸烟的内容，人们对这个问题给出的答案显然并不存在任何量上的程度差别。

对这类自变量的赋值应该采取数量化的方法。

通常建议的数量化方法为设臵哑变量。

例如对于上面的M2，有4种可能回答，则要设臵3个哑变量，假设为M21,M22,M23。

将每一种可能回答（水平）用一组哑变量的取值来表述（表2）。

从表2可以看到，用M21,M22及M23同时等于0表示没有在电视里看到过有关吸烟方面的任何内容；而用M21=1，M22及M23均为0表示在电视里看到过关于吸烟的内容，等等。

回归哑变量赋值
回归分析是一种常用的统计分析方法，它可以用来研究变量之间的关系。

在回归分析中，我们通常会使用哑变量来表示分类变量，这样可以更好地描述变量之间的关系。

哑变量是一种虚拟变量，它通常用来表示分类变量。

在回归分析中，我们通常会将分类变量转换为哑变量，这样可以更好地描述变量之间的关系。

例如，如果我们想研究性别对收入的影响，我们可以将性别转换为哑变量，其中1表示男性，0表示女性。

这样，我们就可以将性别作为一个独立变量来进行回归分析。

在回归分析中，我们通常会使用最小二乘法来估计模型参数。

最小二乘法是一种常用的回归分析方法，它可以用来估计模型参数，并且可以用来评估模型的拟合程度。

在最小二乘法中，我们会将哑变量作为独立变量来进行回归分析，这样可以更好地描述变量之间的关系。

除了哑变量之外，回归分析还可以使用其他类型的变量来描述变量之间的关系。

例如，我们可以使用连续变量来描述变量之间的关系，例如年龄、收入等。

此外，我们还可以使用交互项来描述变量之间的关系，例如性别和年龄之间的交互项。

回归分析是一种常用的统计分析方法，它可以用来研究变量之间的关系。

在回归分析中，我们通常会使用哑变量来表示分类变量，这
样可以更好地描述变量之间的关系。

除了哑变量之外，回归分析还可以使用其他类型的变量来描述变量之间的关系，例如连续变量和交互项。