在用层次回归分析调节效应时，人口学变量的数据如何处理？

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在用层次回归分析调节效应时，相关的数据要进行中心化，还应控制人口学变量。那么，在人口学变量进入回归方程时，其数据如何处理？如《心理学报》中的一篇文章《组织创新气氛的测量及其在员工创新能力与创新绩效关系中的调节效应》中写道：“在使人口学变量进入方程的过程中，对部分类别变量进行了转化，进而形成虚拟变量。其中，性别的参照类为男性；学历分别以高中以下(含高中)、大专(含高职、高专)和本科为参照类；职位分别以一般员工和基层管理人员为参照类“。那么，男性用什么数据表示（1，0或-1），女性又用什么数据表示？学历这一变量为什么有三个参照类，高中以下(含高中)、大专(含高职、高专)和本科分别用什么数据表示？一般员工和基层管理人员又分别用什么数据表示？求高人解答！

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关键词：调节效应 回归分析 人口学 管理人员 虚拟变量 回归分析 心理学 人口学 女性 文章

这个是在SPSS中设置的，有个按钮Categorical用来生产虚拟变量。如以男性为参照类，1代表是女，0代表是男。在SPSS的结果窗口中阅读结果时，必须要理解这点的，而且也要你提前有目的性的设置好。当然可以有多个参照类，方便从不同的角度观察。

请问学历这个变量有4个指标：高中以下(含高中)、大专(含高职、高专)和本科、硕士，那么如果以高中以下(含高中)、大专(含高职、高专)和本科为参照类，那么各个指标如何赋值

lijie1903 发表于 2014-1-1 17:01
请问学历这个变量有4个指标：高中以下(含高中)、大专(含高职、高专)和本科、硕士，那么如果以高中以下(含高 ...

遇到相同的问题，不知道你解决了吗？

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juanyunshu 发表于 2014-11-16 10:09

非常感谢！