【038期】SPSS 虚拟变量.docx

SPSS 虚拟变量 SPSS 中的虚拟变量是一种非常重要的概念，它在回归分析中扮演着关键角色。虚拟变量是一种特殊的变量，它将分类变量转换为数字变量，以便在回归分析中使用。下面是关于 SPSS 虚拟变量的详细知识点： 2.1 导读 在进行线性回归分析时，自变量必须是连续变量。如果将一个分类变量纳入预测变量中，则需要将这个分类变量转换为虚拟变量，以使分类变量能够与其他连续变量一同纳入自变量中进行预测。这样所得到的回归结果才有明确的意义解释。 2.2 主要内容 虚拟变量，又称哑变量，是将分类变量加以量化描述的一种假设的变量，数据仅用数字 0 和 1 表示。当某种特征或属性出现时为 1，不出现时为 0。虚拟变量数等于分类变量的水平数减一，将不设虚拟变量明确表示的类别为参照类。 例如，性别含有两个类别：1=男，0=女，其虚拟变量数为 2-1=1。以婚姻状况为例，1=已婚，2=未婚，3=离婚，将离婚作为参照。当然你也可以选择其他类别作为参考。婚姻状况_1、婚姻状况_2 分别表示已婚、未婚。哪一列出现 1，表示个体属于该状况；选择 0，表示非此种状况；两列上均为 0，表示既不是未婚也不是已婚，为参照类别离婚。 操作步骤： 方法一： 【转换】- 【创建虚变量】- 【导入婚姻状况，命名根名称】- 【确定】- 【删除参照类 婚姻状况_3】 方法二： 【计算变量】- 【目标变量依次设为已婚、未婚】- 【数字表达式依次设为已婚=1，未婚=2】- 【确定】 温馨提示：为什么需要这样设置？原因即在于分类数据，其中的数字仅仅代表类别，而不能有越如何，越如何样的意义。但是回归分析是研究影响关系，即只能得到比如“越满意，越愿意再次购买”这样的结论。所以进行虚拟变量设置后，分类数据的回归分析才有意义，即比如得到这样的结论：“如相对于大一学生， 大四学生的就业紧张度较大。” 虚拟变量的回归系数的解释与非虚拟变量的回归系数的解释不同，前者要跟参照组比较，后者采用积差相关的解释原理。 SPSS 中虚拟变量的应用 虚拟变量在 SPSS 中有非常广泛的应用。例如，在社会科学研究中，研究者可能需要研究不同地区、不同年龄、不同性别等因素对某一结果变量的影响。在这种情况下，就需要将这些分类变量转换为虚拟变量，以便在回归分析中使用。 虚拟变量的优点 虚拟变量有很多优点。它可以将分类变量转换为数字变量，以便在回归分析中使用。它可以解决分类数据的回归分析问题，使分类数据的回归分析结果有明确的意义解释。它可以帮助研究者更好地理解和解释回归分析结果。 虚拟变量的应用场景 虚拟变量可以应用于多种研究领域，例如社会科学、医学、经济学等。例如，在社会科学研究中，研究者可以使用虚拟变量来研究不同地区、不同年龄、不同性别等因素对某一结果变量的影响。在医学研究中，研究者可以使用虚拟变量来研究不同治疗方法对某一疾病的影响。在经济学研究中，研究者可以使用虚拟变量来研究不同经济指标对某一经济结果变量的影响。 虚拟变量是 SPSS 中非常重要的概念，它可以将分类变量转换为数字变量，以便在回归分析中使用。研究者可以根据具体的研究问题和研究对象，选择适合的虚拟变量设置，以便更好地理解和解释回归分析结果。