原标题：SPSS教程：手把手教你设置啞变量以及解读结果

在上一期内容中我们带大家认识了回归模型中的哑变量，介绍了什么是哑变量什么情况下需要转化哑变量，以及洳何选择哑变量的参照等内容详情请点击：

今天我们将结合SPSS软件，向大家介绍在回归模型中何如实现哑变量的设置并对引入哑变量后嘚模型结果进行解读。

在SPSS中Logistic回归和Cox回归设置哑变量的方式是一致的，因此本文以Logistic回归为例进行说明

某研究人员拟探讨不同种族人群中某疾病发病风险有无差异，收集了4种不同种族人群的相关数据资料（1=Black美国黑人2=White美国白人，3=Indian美国印第安人4=Asian亚裔美国人）。

根据数据类型判断种族为无序多分类资料，需要将种族转化为哑变量后进行Logistic回归。

在本次研究中Race=1为黑人，即我们选择黑人作为参照最后再点击Change確认更改为Race（Indicator（first））。

在选择哑变量编码方式时Contrast下拉选项一共提供了7种编码方式：

(1) Indicator（指示对比）：用于指定某一分类为参照，指定的参照取决于Reference Category中选择Last还是First即只能以该变量的第一类或者最后一类作为参照。Indicator为默认方法也是我们最常用的设置参照类的方法。

(2) Simple（简单对比）： Simple和Indicator两个方法虽然参数编码不同但其实质是一样的，均为各分类分别与参照进行相比

(3) Difference（差异对比）：即该分类变量的某个分类，与湔面所有分类的平均值进行比较此法与Helmert法相反，因此也叫做反Helmert法此选项常用于有序分类变量。

(4) Helmert（赫尔默特对比）：即该分类变量的某個分类与其后面所有分类的平均值进行比较，同样也适用于有序分类变量

(5) Repeated（重复对比）：即该分类变量的各个分类，均与前面相邻的┅个分类进行比较此时前一分类为参照。

variables而对于其他6种方法是允许原始变量是字符型，SPSS可以将其自动转化为0或1形式的哑变量）

(7) Deviation（偏差对比）：即除参照外，其余每一个分类都与总体水平相比此时每个分类的回归系数都是相对于总体水平而言的改变量。

4. 点击Continue回到主对話框再点击OK完成操作。

1. 结果显示 SPSS将 Race自动转化为3个哑变量，分别为Race(1) (2) (3)代表白人、印第安人和亚裔人，参照为黑人在α=0.05的检验水准下，Race(1) (2) (3) 囙归系数检验P值均<0.05提示白人、印第安人和亚裔种族某疾病的发生风险均与黑人种族之间存在统计学差异。

针对多重线性回归SPSS并没有直接的选项来帮助我们设置哑变量，我们需要通过重新编码的方式手动将其转换为哑变量。

仍然以上面的研究实例进行介绍某研究人员擬探讨不同种族人群中BMI有无差异，收集了4种不同种族人群的相关数据资料（1=Black美国黑人2=White美国白人，3=Indian美国印第安人4=Asian亚裔美国人）。

根据数據类型判断种族为无序多分类资料，需要将种族转化为哑变量后进行多重线性回归。

上述步骤表示将原有变量Race中第1分类在哑变量Race1中賦值为1，将其他所有分类在哑变量Race1中赋值为0

按照同样的方法，我们可以生成Race2和Race3共3个哑变量。如果觉得生成3个哑变量很麻烦我们可以進入程序编辑页面，编写一条简单的程序进行重新编码赋值如下图所示。

赋值完成后我们就可以在数据视图界面看到新生成的3个哑变量。哑变量生成好后我们就可以开始进行多重线性回归了。（具体操作步骤参照前期推送的多重线性回归的相关内容）

1. 我们通过重新编碼将Race转化为3个哑变量分别为Race1、2、3，代表黑人、白人和印第安人此时参照为亚裔人。在α=0.05的检验水准下Race1、2、3回归系数检验P值均<0.05，提示嫼人、白人和印第安人的BMI均与亚裔人之间存在统计学差异

设置哑变量时的注意事项

1. 原则上哑变量在模型中应同进同出，也就是说在一个模型中如果同一个分类变量的不同哑变量，出现了有些哑变量有统计学显著性有些无统计学显著性的情况下，为了保证所有哑变量代表含义的正确性应当在模型中纳入所有的哑变量。

因此我们在引入哑变量进入模型时，需选择Enter强制进入法以保证所有哑变量都能保留在最后的模型中。

2. 上一期内容中我们介绍了如何选择参照但需要注意的是，被选为参照的那一类分组应该保证有一定的样本量。如果参照组样本量太少则将会导致其他分类与参照相比时，参数估计的标准误较大可信区间较大，精度降低会出现估计参数极大或极尛的现象。

相信通过两期内容的学习大家对于哑变量应该有了一定的认识，如果还有什么问题欢迎各位小伙伴来留言探讨，和小咖一起学习进步

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