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SPSS实战:回归中哑变量的设置和结果解读

2018/11/7 作者:医咖会   来源:医咖会 我要评论2
Tags: 回归  哑变量  SPSS  
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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。 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...

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lovetcm

很直观,一直在用SPSS

(来自:梅斯医学APP)

2018/11/7 19:12:08 回复

lietome15

感谢小编为我们准备了如此丰盛的精神大餐,同时也向作者致谢!认真学习了,点赞!

(来自:梅斯医学APP)

2018/11/7 13:00:28 回复

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