如何将分类自变量进行伪变量转换？

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      要做调节效应分析，自变量是类别变量，调节变量是连续变量，根据温忠麟老师的文献说这种情况需要对分类自变量进行伪变量转换，将自变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。也有人举例为：
   假设自变量X有n种分类，则可以转换为n-1个伪变量，例如自变量为年收入水平，假设按人均年收入水平分为8千以下、8000~2万、2万~5万、5万~10万、10万以上四种类型，则可以转换为3个伪变量如下：

x1
x2
x3

10万以上

1
0
0

5万到10万

0
1
0

2万到5万

0
0
1

8千以下


0
0
0
上述转换在spss中可以建立3个伪变量x1、x2、x3,变量数据中心化后标准回归方程表示为：
y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+e



y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+c1mx1+c2mx2+c3mx3+e


x1=1表示10万以上；x2=1表示5万到10万；x3=1表示2万到5万；8千以下=0。此时8千以下的回归方程表示为：y=cm +e(在x1、x2、x3上的伪变量值为0)


    问题是怎么在spss里实现自变量转变成伪变量？请各位高手帮帮忙！

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关键词：变量转换 自变量 回归方程 调节变量 收入水平 回归分析 自变量 年收入 如何

怎么矩阵变成竖条了？

谢谢啊

在变量视窗中设置就可以

同问。求解