
啞變量在SPSS和SAS進行回歸分析應(yīng)用
虛擬變量(Dummy Variable),又稱虛設(shè)變量、名義變量或啞變量,是量化了的質(zhì)變量,通常取值為0或1。引入啞變量可使線形回歸模型變得更復(fù)雜,但對問題描述更簡明。
名義變量引入回歸分析,必須進行數(shù)量化。如,職業(yè)有工人、農(nóng)民、教師,分別賦值0,1,2。但是0,1,2代表的實際意義又不是由小到大的關(guān)系。所以這在回歸分析中直接使用是錯誤的。如考慮季節(jié)因素時,用1,2,3,4編碼也是不合理的,通常也進行啞變量化。
對于有序變量,如輕、中、重,則要酌情考慮。如果樣本量足夠打的話,也進行啞變量化,這樣可以得到不同級別的差異。但是如果樣本量不夠大是,啞變量化造成變量數(shù)目上升,使回歸結(jié)果變得不可靠,只能適得其反。
啞變量設(shè)置的原則
在模型中引入多個啞變量時,啞變量的個數(shù)應(yīng)按下列原則確定:
如果有m種互斥的屬性類型,在模型中引入(m-1)個啞變量。
例如,文化程度分小學(xué)、初中、高中、大學(xué)、研究生5類,引用4個啞變量
回歸分析
在spss中,logistics回歸中,有專門的選項來處理需要啞變量化的變量,只需單擊“Categorical..”進行設(shè)置即可。但是對于多元線性回歸就沒有那么幸運了。
用computer或recode設(shè)置一組啞變量。由于啞變量是一個整體變量,所以進行變量篩選時必須共同進退。因此,講所有啞變量同一般變量一下直接進行篩選是不對的,會出現(xiàn)一部分變量進入一部分變量未進入的情形。解決的方法是:將同一因素下的啞變量進行歸組,在納入方法中選擇了“ENTER”來確保這些啞變量同進同出,而其它連續(xù)型變量和二分類變量則歸為另一組,納入方法為STEPWISE。然后在沒有納入這組啞變量的情況下再做一次STEPWISE,再來比較是不是應(yīng)該納入這組啞變量。
在sas中,啞變量的設(shè)置需要另外寫程序,但是在回歸程序中,則比較簡單。eg.因變量y,自變量x1,x2,啞變量組x31 x32 x33,
proc reg;
model y=x1 x2 {x31 x32 x33} /selection=stepwise;
run;
即,把啞變量組用{}括起來就可以了。
SPSS多元線性回歸啞變量設(shè)置
在spss中,logistics回歸中,有專門的選項來處理需要啞變量化的變量,只需單擊“Categorical..”進行設(shè)置即可。但是對于多元線性回歸就沒有那么幸運了。
用compute或recode設(shè)置一組啞變量。比如學(xué)歷有三個等級:高中及以下,本科,研究生及以上。設(shè)置兩個啞變量:學(xué)歷1,學(xué)歷2。下面以compute為例說明如何定義啞變量。
利用compute對學(xué)歷1,學(xué)歷2進行計算。設(shè)置成學(xué)歷為高中及以下時學(xué)歷1=0,歷為高中及以下時學(xué)歷2=0;學(xué)歷為本科時學(xué)歷1=1,為本科時學(xué)歷2=0;為研究生及以上時學(xué)歷1=0,為研究生及以上時學(xué)歷2=1。
舉例如下:
在SPSS中將多分類變量設(shè)置為啞變量比較麻煩,其中的一種方法就是將該多分類變量轉(zhuǎn)換成N-1列的啞變量,舉例來說,原多分類變量有四個取值(A/B/C/D),這時需要設(shè)置三列啞變量,比如D2,D3,D4
用如果變量值是B,則D2=1,否則取0,如果是C,則用D3=1,否則取0,如果是D,則D4=1,否則取0
D2 D3 D4
1 0 0——》B
0 1 0——》C
1 0 0——》B
0 0 1——》D
0 0 0——》A
注意,4分類只能設(shè)置3個啞變量!
定義好所有的啞變量之后,接下來就可以進行多元線性回歸的計算了。由于啞變量是一個整體變量,所以進行變量篩選時必須共同進退。因此,將所有啞變量同一般變量一下直接進行篩選是不對的,會出現(xiàn)一部分變量進入一部分變量未進入的情形。
解決的方法是:將同一因素下的啞變量進行歸組(block),在納入方法中選擇了“ENTER”來確保這些啞變量同進同出,而其它因素的啞變量另一組(block),除啞變量之外,其余自變量歸為一個block,納入方法為STEPWISE。
結(jié)果的解讀方面,只要啞變量有其中一個有統(tǒng)計學(xué)顯著性,就應(yīng)該把整個因素包含的啞變量納入回歸方程。
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