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用spss作回归分析时如何设置虚拟变量，设置后又应该如何进入分析，如何解释结果呢？好的教程推荐一下吧~~

spss回归分析中的虚拟变量精彩回答：

对于一般线性回归,通常不主张用虚拟变量进行分析。因为要求资料是正态分布。但对于大样本，也可以进行分析。SPSS中，可以用RECODE对变量赋值，生成新变量。三楼的解释不正确，或不确切。因为年级是有有序分类资料。虚拟变量通常是对无序分类资料而言。如民族的分类，血型的分类。举例如下：民族变量（X）分为3类：汉，回，其他。哑变量生成为三个变量，其赋值分别为：

X1（汉）：0  0

X2（回）：1  0

X3（其他）：0  1

将这三个变量同时配合模型，可以得到两个回归系数（X2和X3）。X2回归系数的含义是：回族和汉族相比，对应变量的效应。X3回归系数的含义：其他民族与汉族相比，对应变量的效应。当然，虚拟变量的赋值根据需要决定，但赋值相同的变量是对照组。

SPSS中，对于LOGISTIC回归摸型，不需要用RECODE重新生成新变量，而是用CATEGORY选项，对变量配合摸型，其中，可以选最大的赋值做对照组，也可以选最小的赋值做对照组。其统计学含义与线性回归相似。

追问：对于一般线性回归,通常不主张用虚拟变量进行分析。因为要求资料是正态分布。但对于大样本，也可以进行分析。

在回答：您对虚拟变量的理解有误。
虚拟变量个数的选择标准：
1.若定性因素具有m个相互排斥属性(或几个水平)，当回归模型有截距项时，只能引入(m-1)个虚拟变量；2.当回归模型无截距项时，则可引入m个虚拟变量；否则，就会陷入“虚拟变量陷阱”。
按照您说的，如果模型中存在截距项，模型中应该引入两个虚拟变量而不是三个，否则会造成虚拟变量之间的多重共线（即通常所说的虚拟变量陷阱）；可以引入是否是汉族（1表示是汉族，0表示不是汉族），是否是回族这两个虚拟变量（1表示是回族，0表示不是回族）。

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