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。