SPSS虚拟自变量回归分析：探究影响妇女曾生子女数的因素

"该文档是关于使用SPSS进行含虚拟自变量回归分析的教程，主要目的是让学生掌握虚拟自变量回归分析的基本概念、算法，并能利用SPSS软件解决实际问题。实验涉及的变量包括妇女的年龄（AGE）、文化程度（EDU）和居住地（AREA）对曾生子女数（CEB）的影响。实验分为两部分，一是不考虑交互影响的分析，二是考虑地域和教育程度的交互影响。实验要求包括模型拟合、评价、检验以及残差分析等。提供的数据文件名为'曾生子女数.sav'。实验结果显示了模型的R方、标准误差以及ANOVA分析等信息。" 在SPSS中的含虚拟自变量回归分析中，虚拟变量（也称为哑变量）用于编码分类或定性数据，以便将其纳入线性回归模型。在这个实验中，文化程度（EDU）和居住地（AREA）被转化为虚拟变量。例如，假设EDU有三个类别：文盲、初中、高中，那么将创建两个虚拟变量，如DU2和DU3，用来代表初中和高中相对于文盲的差别。 实验的第一部分不考虑交互影响。在这里，要比较农村和城市妇女的平均曾生子女数，以及大学毕业和文盲妇女的平均曾生子女数。通过构建包含虚拟自变量的模型，可以得到这些差异的估计值。此外，还需要评估是否可以将初中和高中两个教育程度类别合并，这通常基于它们在模型中的显著性水平。 第二部分涉及地域因素（AREA）与教育程度因素（EDU）的交互作用。交互项表示一个自变量对因变量的影响是否随另一个自变量的改变而变化。在本例中，可能会分析居住地的不同是否会影响不同教育程度妇女的生育行为差异。 实验要求执行以下步骤： 1. 拟合模型，估计模型参数，并写出模型表达式，如：CEB = β0 + β1*AGE + β2*DU4 + β3*AREA + β4*DU2 + β5*DU3 + ε，其中DU4可能表示城市妇女，DU2和DU3表示不同教育程度。 2. 通过F检验评估整个模型的拟合优度，通过t检验检查各个系数是否显著不为零。 3. 进行残差分析，包括正态性检验（绘制Q-Q图）、独立性检验、奇异点检查和异方差性检查。 4. 保存预测值和残差，以便进一步分析，例如计算个案影响度度量统计量。 实验结果给出了模型的统计摘要，如R方（0.826）和调整后的R方（0.738），表明模型解释了大约73.8%的变异。ANOVA表中的F统计量（9.463）和显著性水平（p<0.001）说明模型整体显著。 通过这个实验，学生不仅可以学习到虚拟自变量回归分析的基本操作，还能深入了解如何解释和评估模型结果，以及如何根据分析结果进行决策。这对于理解和应用统计方法解决实际问题具有重要意义。