범주 형 예측 변수와 연속 예측 변수가 혼합 된 경우 다중 회귀 분석을 사용할 수 있습니까?

하나의 범주 형 변수에 대해 코딩을 사용할 수있는 것처럼 보이지만 두 개의 범주 형 변수와 하나의 연속 예측 변수가 있습니다. SPSS에서 이것을 위해 다중 회귀를 사용할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게합니까? 감사!

1. 이것이 SPSS 구문 질문 인 경우, 답변은 범주 형 변수를 적절하게 코딩 된 연속 변수와 함께 "독립 변수"에 대한 변수 목록에 넣습니다.
2. 통계 : 범주 형 변수가 바이너리입니까? 그렇다면 더미 또는 다른 유효한 대비 코드를 사용해야합니다. 이항이 아닌 경우 범주 형 변수가 순서 또는 공칭입니까? 명목 형인 경우 다시 대조적 인 코드 전략을 사용해야합니다. 결과적으로 각 변수 레벨이 결과 또는 "종속"변수에 미치는 영향을 모델링합니다. 범주 형 변수가 순서 형인 경우 대부분합리적인 예측 방법은 연속 예측 변수 (예 : "독립") 변수를 사용하는 것처럼 모델에 그대로 입력하는 것입니다. 이 경우 범주 형 예측 변수 ( "독립적") 변수 수준 사이의 증분이 있다고 가정합니다. 이 실수는 드물지만 그럴 때는 다시 대비 코드를 사용하고 각 레벨의 영향을 모델링해야합니다. 여기 좋은의이다 -이 질문은 매우 자주이 포럼에서 제공 analaysis
3. 누락 된 데이터를 처리하는 방법은 완전히 별도의 문제입니다. 내 이해는 쌍별 삭제가 다변량 회귀에 대한 올바른 접근 방식으로 간주되지 않는다는 것입니다. Listwise는 꽤 일반적이지만 결과를 바이어스 할 수 있으며 확실히 수치입니다. 다중 대치는 아름다움의 것입니다.

첫 번째 범주 형 예측 변수에 사용하는 것과 동일한 방법을 따르면됩니다. 첫 번째 변수와 마찬가지로 더미 변수를 만듭니다. 그러나 종종 SPSS의 Unianova 명령을 사용하는 것이 더 쉽습니다. 인쇄 또는 PDF로 작성된 구문 안내서에서이 내용을 보거나 분석 ... 일반 선형 모형 ... 일 변량을 통해 액세스 할 수 있습니다.

조금 더 복잡하지만 회귀 명령에는 Unianova보다 많은 장점이 있습니다. 가장 중요한 것은 '쌍별 결측'을 선택할 수 있다는 것입니다 (단, 하나 또는 두 개의 예측 변수 값이 없어서 사례를 잃을 필요는 없습니다). 또한 부분 도표 및 영향 통계와 같은 많은 유용한 진단을 얻을 수 있습니다.

SPSS에서 모델에 사용하기 위해 범주 형 변수를 더미 변수 세트로 변환하는 간단한 방법은 do repeat 구문을 사용하는 것입니다. 범주 형 변수가 숫자 순서 인 경우 사용하는 것이 가장 간단합니다.

*making vector of dummy variables.
vector dummy(3,F1.0).
*looping through dummy variables using do repeat, in this example category would be the categorical variable to recode. 
do repeat dummy = dummy1 to dummy3 /#i = 1 to 3.
compute dummy = 0.
if category = #i dummy = 1.
end repeat.
execute. 

그렇지 않으면 단순히 일련의 if 문을 실행하여 더미 변수를 만들 수 있습니다. 내 현재 버전 (16)에는 회귀 명령에서 더미 변수 세트를 자동으로 지정할 수있는 기본 기능이 없지만 ( xi 명령을 사용하여 Stata에서 할 수있는 것처럼 ) 최신 버전에서 사용할 수 있다면 놀라지 않을 것입니다. 또한 dmk38의 포인트 # 2에 주목하십시오.이 코딩 체계는 명목 범주를 가정합니다. 변수가 서수이면 더 많은 재량을 사용할 수 있습니다.

또한 dmk38에 동의하며 누락 된 데이터를 특정 방식으로 지정하는 기능으로 인해 회귀가 더 나아진다는 이야기는 완전히 별개의 문제입니다.