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含有虚拟变量的回归分析

发布者: 211TJ欧老师 | 发布时间: 2016-8-16 16:03| 查看数: 7584| 评论数: 0|帖子模式

含有虚拟变量的回归分析
线性是回归分析的重要假设。在进行线性回归分析时，自变量必须是连续变量，如果将一个离散变量纳入预测变量中，则需要将这个离散变量转换为虚拟变量，以使离散变量能够与其他连续变量一同纳入自变量中进行预测。
上次的《虚拟变量》一文中提到，在虚拟变量转换方面，需要用“0”，“1”的方式表示，虚拟变量数等于水平数减1。如果是二分类变量，就用一个虚拟变量表示，此虚拟变量的两个水平数值直接用0、1表示即可。如果该离散变量有3个水平，则应用2个虚拟变量表示。此外分类变量转换为虚拟变量时，关于参照组的设定有学者提出以下几个原则：
（1）参照组的定义应该非常明确。如果类别变量中的水平内容为“其他”，就不适宜作为参照组，因为“其他”内容的定义不明确。
（2）分类变量若具有次序尺度（如学历），则有两种选择参照组的方法：一是选择等级最高或最低的类别，二是选择等级居中的类别。前者的方法，可以让研究者有次序地将各个类别的回归系数与参照组进行比较，后者的方法，可以让研究者有效地观察达到水平的系数。
（3）参照组的样本量应该适中，选择样本观察值过少或较多的水平作为参照组，对于类别中各个水平回归系数的比较不适当。
下面通过一个实际案例采用SPSS来研究虚拟变量的回归分析。案例的部分数据如下图所示：

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2016-8-16 15:54 上传

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案例的研究背景：民营上市企业高管薪酬的影响因素研究。其中AREA（公司地区）变量有3个水平，分别为东部、中部、西部。DUAL（董事长与总经理兼任情况）有两个水平，分别为两职兼任、非两职兼任。DEGREE（高管学历）中有5个水平，分别为中专及以下、大专、本科、硕士研究生、博士研究生。
上述三个分类变量转化为虚拟变量的结果如下：

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