线性回归的自变量X，可以是连续数值变量，也可以是分类变量，但有一点需要注意，如果是分类变量，则需将其转换为虚拟变量参与建模。虚拟变量也称作哑变量，使用SPSS执行线性回归时如何对分类变量进行哑变量处理，这是本文要分享的内容。
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↑↑↑先分享精鼎统计微号的好文，文中用一个“血型”分类变量举例，利用SPSS的【转换→创建虚变量】菜单演示具体的哑变量处理步骤，同时重点强调哑变量的使用，一方面是保留一个参照，另一方面强调同一组哑变量同进同出原则，并且结合案例演示了哑变量在线性回归中的具体操作，有图有文字，条理清晰。
↑↑↑然后给大家分享医咖会的好文，这篇文章讲了什么是哑变量，首先会让所有人认识哑变量是个啥，接着告诉大家什么情况下需要设置哑变量，这些课都是经验的哦，最后还特别强调了如何选择哑变量的参照组，非常细致且用心的经验之谈。
↑↑↑第3篇好文还是精选自医咖会，这篇文章和精鼎统计的文章类似，只不过更加详细，对于小白和想深入学习理解的朋友来说更友好，内容也丰富全面。
↑↑↑第4篇，选自DanceYourData微信号，该文章开门见山，首先强调哑变量的使用注意事项，重要的有两点：（1）哑变量需要同进同出，否则就失去了原有变量的含义。（2）如果3个虚拟变量中只有1个P<0.05，在报告中需要写出3个虚拟变量，列方程的时候也需要把3个虚拟变量系数写在方程中。关键是作者还举例演示了SPSS线性回归哑变量的具体操作，甚至写出来包含哑变量在内的线性回归的表达式，参考意义很大，还不算完，作者接着给出SAS软件的具体操作。
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