Karışık kategorik ve sürekli tahmin edicilerim olduğunda çoklu regresyon kullanabilir miyim?

Bir kategorik değişken için kodlama kullanabilirsiniz, ancak iki kategorik ve bir sürekli öngörücü değişkenim var. SPSS'de bunun için çoklu regresyon kullanabilir miyim ve eğer öyleyse nasıl? Teşekkürler!

1. Bu bir SPSS sözdizimi sorusuysa, yanıt sadece uygun şekilde kodlanmış kategorik değişkeni sürekli değişkenle birlikte "bağımsız değişkenler" değişken listesine yerleştirir.
2. İstatistiklerde: Kategorik değişkeniniz ikili mi? Öyleyse, sahte veya başka bir geçerli kontrast kodu kullanmanız gerekir. İkili değilse, kategorik değişkeniniz sıralı mı yoksa nominal mi? Nominal ise, yine, bazı zıt kod stratejisi kullanmalısınız - aslında değişkenin her seviyesinin sonuç veya "bağımlı" değişken üzerindeki etkisini modellemek. Kategorik değişken sıralıysa, büyük olasılıklayapılacak mantıklı şey, onu sürekli bir yordayıcı (yani, "bağımsız") değişken gibi, modele olduğu gibi girmektir. Bu durumda, kategorik öngörücü ("bağımsız") değişkenlerin seviyeleri arasındaki artışların; bu nadiren bir hata olacaktır, ancak bu olduğunda, yine bir kontrast kodu kullanmalı ve her seviyenin etkisini modellemelisiniz. Bu soru bu forumda oldukça sık ortaya çıkıyor - işte iyi bir analiz
3. Bence eksik verilerin nasıl ele alınacağı tamamen ayrı bir konudur. Anladığım kadarıyla, ikili silme çok değişkenli regresyon için geçerli bir yaklaşım olarak görülmemektedir. Listwise oldukça yaygındır, ancak sonuçlara önyargılı olabilir ve kesinlikle bir utançtır. Çoklu impütasyon bir güzellik meselesidir.

Kesinlikle, ilk kategorik öngörücü için kullanacağınız aynı yöntemi izleyerek yapabilirsiniz. Aynı ilk değişken için yaptığınız gibi kukla değişkenler oluşturun. Ancak SPSS'nin Unianova komutunu kullanmak genellikle daha kolaydır. Bunu herhangi bir basılı veya pdf'd Sözdizimi Rehberinde arayabilir veya Analiz ... Genel Doğrusal Model ... Tek Değişkenli aracılığıyla erişebilirsiniz.

Biraz daha karmaşık olmasına rağmen, Regresyon komutunun Unianova'ya göre bir takım avantajları var. Birincisi, 'çift olarak eksik' seçimini yapabilmenizdir (sadece bir veya iki öngörücü için bir değeri eksik olduğu için bir vakayı kaybetmeniz gerekmez). Kısmi grafikler ve etki istatistikleri gibi birçok değerli teşhis alabilirsiniz.

Kategorik değişkenleri SPSS'deki modellerde kullanmak için bir dizi sahte değişkene dönüştürmenin basit bir yolu do tekrarlama sözdizimini kullanmaktır. Kategorik değişkenleriniz sayısal sıradaysa, bu en kolay kullanımdır.

*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. 

Aksi takdirde, kukla değişkenlerinizi yapmak için bir if ifadeleri seti çalıştırabilirsiniz. Geçerli sürümüm (16) regresyon komutunda ( xi komutunu kullanarak Stata'da yapabileceğiniz gibi) otomatik olarak bir dizi sahte değişken belirtmek için yerel bir yeteneğe sahip değildir, ancak bazı yeni sürümlerde mevcutsa şaşırmam. Ayrıca dmk38'in # 2 noktasını da not edin, bu kodlama şeması nominal kategoriler olduğunu varsayıyor. Değişkeniniz sıralıysa daha fazla takdir yetkisi kullanılabilir.

Ayrıca dmk38 ile hemfikirim ve eksik verileri belirli bir şekilde belirleme yeteneği nedeniyle regresyon hakkında daha iyi olmak tamamen ayrı bir konudur.