spss教程9-4回歸分析(已修改)
2025-05-26 18:34 本頁面
【正文】 3 自變量中有定性變量的回歸 例 1. 考慮學生體重 (因變量 )與身高 (自變量、定量變量 )的關系時，一般需要把男女學生分開來考慮，因為這一關系 很可能 因為性別的不同而不同。 這些數(shù)據(jù)儲存在 SPSS數(shù)據(jù)文件 中。 ? 如果 分別考慮 男、女生的體重與身高的關系，并假設這一關系為 線性 的，我們得到 (擬合 )如下 兩個簡單線性回歸方程 ，括號內(nèi)為相應系數(shù)估計的 p值。 ? 女生： w0 = + h0， R2 = , (.547) (.002) F = (.002) ? 男生： w1 = + h1， R2 = , (.032) (.000) F = (.000) ? 擬合結果表明，男、女生的身高和體重的關系是不同的。 ? 問題是： 上述身高和體重的關系在不同性別之間的 差異顯著嗎 ？ ? 在上述結果中 似乎沒有一個合適的量來回答這一問題。 ? 在回歸模型中引進 啞變量 (dummy variable)，我們就可以來回答上述問題。 ? 啞變量的 取值為 1 和 0 ，用來 區(qū)分定性變量取 某個特定值 還是 其它值 。例 1中的變量 D 就是一個啞變量 ， ? 啞變量的應用 —— 例 1的帶有啞變量的回歸模型為如下的多元線性回歸模型 ： (變量 Dh = D h) w = b 0 + b 1 D + b 2 h + b 3 (Dh) + e (1) ? 對于女生， D = 0，模型 (1)變?yōu)? w = b 0+ b 2 h + e； 而男生的模型則為 w = (b 0+ b 1) + (b 2 + b 3) h + e。 ? 擬合得到如下的
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