构建多元线性回归：性别虚拟变量的编码步骤

本篇内容主要讲解了多元线性回归方法中的一个重要步骤，即如何将分类变量如性别转换为可用于线性回归分析的虚拟变量。在进行一元线性回归时，特别是当自变量是定类变量时，如受访者性别，需要通过以下步骤进行处理： 1. 首先，通过点击"Recode"功能，打开对话框，通常选择"Recode into Different Variable"选项。 2. 接着，将性别这个定类变量拖入对话框中的中间空白框。这一步骤涉及到数据预处理，确保变量适合进行线性模型的建立。 3. 在Name栏中，为新的虚拟变量命名，比如"Gender_Virtual"，以便于识别和理解。 4. 点击"Change"按钮，进入具体转换设置。 5. 点击"Old and New Values"，在这个界面中，将原变量中代表某一特定类别的数值（例如"1"）映射到新变量中的"1"，而其他类别（如"2"）映射到"0"，通常选择其中一个类别作为参照项。 6. 完成设置后，点击"Continue"回到主对话框，然后点击"OK"，从而创建新的虚拟性别变量。 7. 一旦虚拟变量准备好，就可以开始回归分析。点击"Regression"并选择"Linear"，选择因变量（如月收入）和自变量（如虚拟性别）。 8. 进行回归分析后，会得到两个主要的结果：结果一（确定系数表）和结果二（方差分析表）。 - 结果一中的R、R²和Adjusted R²（调整后决定系数）用来衡量模型的解释能力。Adjusted R²更具有稳健性，因为它是对R²进行了模型复杂度调整的，通常选择它来评估性别对月收入影响的强度。在这里，调整后的R²为0.033，意味着性别仅能解释收入3.3%的变化，这表明性别与收入之间的线性关系相对较弱。 - 结果二（方差分析表）提供了关于各因素间差异显著性测试的信息，有助于了解性别等自变量是否显著影响月收入。 总结来说，这一系列步骤旨在确保分类变量可以正确地转化为数值形式，以便纳入多元线性回归模型中，以分析性别等因素对月收入的影响及其显著性。通过这些步骤，可以得出关于性别与收入之间关系的初步结论，但需结合其他统计指标进行综合判断。