spss教程:迴歸分析:[1]含虛擬自變量
在“
spss教程:線性迴歸分析”、“
spss教程:曲線估計”中,因變量和自變量都是直接的數量變量,但在實際中,有時需要分析“定性變量”前後的影響,
例如“促銷前後”的產品銷量的變化,此時“促銷”屬於定性變量,其對模型的影響是不可忽略的。
虛擬變量也稱
啞變量,出現時取“1”,否則取“0”,雖是數值,但是沒有數值的實際意義,僅説明性質和屬性。
操作方法
(01)其操作步驟與“線性迴歸”大致相同,就是自變量中多一個啞變量而已。
(02)其中的“D”變量就是啞變量的意思。
(03)選擇相關的變量作為因變量和自變量,啞變量選到自變量中。所有的變量都選入模型,所以方法中選擇“進入”。
(04)結果分析:“模型彙總”中知,“調整R方”為0.883,大於0.8,所以此模型可以。“方差”分析中,“迴歸”對應的概率是0,顯著性水平0.05,所以迴歸方程解釋性很好。“係數”計算出的係數的概率值都是小於顯著性水平0.05,都是有意義的。
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