spss16.0中虚拟变量的处理

我论文中的自变量有三个虚拟变量：控股类型（国有控股1，非国有控股0）；董事长和ceo是否一人兼任（是1，否0）；行业类型（有13个行业类型），另外的自变量还有企业规模、总资产回报率等。要做多元回归分析，请问怎样处理这些虚拟变量好？（最好能具体一些）

设回归模型为：
Y=b0+b1X1+b2X2+.....BnXn+C1D1+C2D2+C31D31+C32D32+,,,,+C312D312
其中：X1~XN为一般的自变量，D1、D2为控股类型、是否一人兼任两个虚拟变量
         D31~D312为13个行业类型的虚拟变量。
另外建议你，对于行业类型建议你分别建立回归模型可能效果更好一些。

设回归模型为：
Y=b0+b1X1+b2X2+.....BnXn+C1D1+C2D2+C31D31+C32D32+,,,,+C312D312
其中：X1~XN为一般的自变量，D1、D2为控股类型、是否一人兼任两个虚拟变量
         D31~D312为13个行业类型的虚拟变量。
另外建议你，对于行业类型建议你分别建立回归模型可能效果更好一些。

楼主说的1和0的问题不是自己输入的么？行业变量那个我不知道怎么弄，咱俩的模型有点像

同问，我也想知道行业类的虚拟变量设置。

谢谢

一般来说虚拟变量的个数是原始类别-1，但是这个虚拟变量个数也可以小于原始类别-1。这个的话，需要自己编码，设定一个编码规则，在看生成新变量。我觉得你可以随便找个分类变量最因变量，用Logistic回归试下，看Logistic回归的编码是怎么处理的。

同问啊，相同的问题

借楼同问   定性变量水平多的话在spss里怎么处理

13个行业需要设定12个虚拟变量，为了方便举例，我举一个四个水平的变量。例如教育水平这个分类变量，我有中学生、大学生、硕士研究生和博士研究生，现在为中学生为基准，设置三个虚拟变量，即D1、D2和D3。
D1 =1，代表大学生；
D1=0，代表其他（这里就是中学生、硕士研究生和博士研究生）；
D2=1，代表硕士研究生；
D2=0，代表其他（这里就是中学生、大学生和博士研究生）；
D3=1，代表博士研究生；
D3=0，代表其他（这里就是中学生、大学生和硕士研究生）。

这些都用SPSS中“重新编码为不同变量”实现，D1、D2和D3就是你新生成的变量，在接下来的回归中不要用原来的教育水平这个变量，要用D1、D2和D3，结果解释如下：

设D1的系数为a，D2的系数为b，D3的系数为c，则a代表大学生与中学生的差异，b代表硕士研究生和中学生的差异，c代表博士研究生和中学生的差异，b-a代表硕士研究生和大学生的差异，c-b代表博士研究生和硕士研究生的差异，c-a代表博士研究生于大学生的差异，

这是其中一种虚拟变量的编码方法，还有一种，明早再写吧，太困了，希望能帮助你~