线性回归分析中的哑变量

 

最近偶尔在重温统计学，发现自己工作后用了各种高级的统计分析方法，各种统计模型，却忽视了统计学中一些最基础的知识，而这些知识是所有这些高级方法的基础，基础不扎实，高级方法用起来真觉得底气不足，今天看到哑变量在回归分析中的应用，总结如下：

哑变量（Dummy Variable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为哑变量（dummy variables），记为D。

举一个例子，假设变量“职业”的取值分别为：工人、农民、学生、企业职员、其他，5种选项，我们可以增加4个哑变量来代替“职业”这个变量，分别为D1（1=工人/0=非工人）、D2(1=农民/0=非农民)、D3（1=学生/0=非学生）、D4(1=企业职员/0=非企业职员)，最后一个选项“其他”的信息已经包含在这4个变量中了，所以不需要再增加一个D5（1=其他/0=非其他）了。这个过程就是引入哑变量的过程，其实在结合分析（conjoint analysis）中，就是利用哑变量来分析各个属性的效用值的。

在线性回归分析中引入哑变量的目的是，可以考察定性因素对因变量的影响，引入哑变量有两种方式：加法方式与乘法方式。

所谓加法方式是指，哑变量作为单独的自变量，有独立的系数，从几何意义上来讲，就是只改变回归直线的截距（constant），不改变斜率（B）；

而乘法方式则正好相反，不改变截距，只改变斜率，因为哑变量在回归方程中不是作为一个独立的自变量，而是与其中某一个自变量相乘后作为一个自变量。

当然，也可以同时使用加法和乘法来引入哑变量，即同时改变截距和斜率。

由于哑变量的取值只有0和1，它起到的作用像是一个“开关”的作用，它可以屏蔽掉D=0的case，使之不进入分析，在spss软件中就是filter的作用。我试验了一下，确实如此。

利用spss软件自带的data：car.sav，分析汽车的功率与100米加速时间的关系，将变量“filter_$”作为哑变量，我们分别run两次线性回归分析，然后对比这2次的结果，来说明上面的想法。

第一次：将哑变量“filter_$”纳入到分析中，同时利用加法和乘法来引入，将“accel”作为因变量，“horse”、“filter_$”、“filter_$*horse”作为自变量，进行线性回归分析；

第二次，利用变量“filter_$”进行筛选case，即不分析filter_$=0的case，同样将“accel”作为因变量，而只将“horse”作为自变量；

两次的线性回归结果分别为：

第一次：accel=20.495-0.049*horse-0.007*"filter_$*horse"+0.738*filter_$

第二次：accel=21.234-0.056*horse

当filter_$=1时，第一次计算的公式正好等于第二次机算的公式。

---

 

虚拟变量（Dummy Variable），又称名义变量或哑变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。在研究一个因变量的时候，解释变量中除了定量变量，有时候会有一些定性变量，比如性别、年龄、宗教、民族、婚姻状况、教育程度等。这些定性变量也可以成为指标变量或分类变量。此时需要使用虚拟变量。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。如果某个因素有n种选择，则将其用哑变量引入模型时，要设置n-1个哑变量，以避免完全的多重共线性。如性别的选择有两种，则引入一个哑变量，是男则数值为1，否则为0，当然也可以设置为女为1，否则为0。季节的选择有4个，则引入3个哑变量，哑变量1：春为1，否则为0.哑变量2：夏为1，否则为0.哑变量3：秋为1，否则为0.

对于有序变量，如轻、中、重，则要酌情考虑。如果样本量足够大的话，也进行哑变量化，这样可以得到不同级别的差异。但是如果样本量不够大时，哑变量化造成变量数目上升，使回归结果变得不可靠，只能适得其反。

哑变量设置的原则
在模型中引入多个哑变量时，哑变量的个数应按下列原则确定：如果有n种互斥的属性类型，在模型中引入（n-1）个哑变量。例如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个哑变量

回归分析
在spss中，logistics回归中，有专门的选项来处理需要哑变量化的变量，只需单击“Categorical..”进行设置即可。但是对于多元线性回归就没有那么幸运了。
用computer或recode设置一组哑变量。由于哑变量是一个整体变量，所以进行变量筛选时必须共同进退。因此，将所有哑变量同一般变量一下直接进行筛选是不对的，会出现一部分变量进入一部分变量未进入的情形。解决的方法是：将同一因素下的哑变量进行归组，在纳入方法中选择了“ENTER”来确保这些哑变量同进同出，而其它连续型变量和二分类变量则归为另一组，纳入方法为STEPWISE。然后在没有纳入这组哑变量的情况下再做一次STEPWISE，再来比较是不是应该纳入这组哑变量。

在sas中，哑变量的设置需要另外写程序，但是在回归程序中，则比较简单。eg.因变量y，自变量x1，x2，哑变量组x31 x32 x33，
proc reg;
  model y=x1 x2 {x31 x32 x33} /selection=stepwise;
run;
即，把哑变量组用{}括起来就可以了。

转载于:https://www.cnblogs.com/sddai/p/8834373.html