如何对部分变量进行标化，从而消除影响

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我要分析卫生服务利用情况，现将“两周内是否就诊”设置为因变量，将年龄、性别、自评健康分数、文化程度、职业类型、婚姻情况等变量设为自变量。
现在我遇到的问题就是，如何运用probit模型对 年龄、性别和自评健康分数这三个变量进行标化，从而消除年龄、性别和自评健康分数这三类“影响健康需求”的自变量对因变量“两周内是否就诊”的影响，从而达到我的分析目标，即通过标化上面的三类变量以后，能够得出这些人群的健康水平一样的情况下，他们仅受文化程度、职业类型、婚姻情况等这些社会因素的影响下的“两周内是否就诊”的因变量的值。

最好是教我SPSS或者STATA的方法，SAS的也可以。万分感谢！

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关键词：Probit Stata sas的 SPSS tata 因变量 自变量 如何 影响 婚姻

按Ecnomometric Analysis书中，作者Greene的说词，
您想要做的这个过程被称为partialing out或netting out。
但我必须言明，在线性回归里是这样做没错，但在probit里是不是也依样画葫芦？
就我自己浅薄知识，我勿晓得，可能要再查文献。
【这种算是很专的技术问题了！我觉得】

最后，我提供一个简单，而且实务上的作法，参考看看：

这个目的，也许也能得到，这些人群的健康水平一样的情况下，他们仅受文化程度、职业类型、婚姻情况等这些社会因素的影响下的“两周内是否就诊”的因变量的值。

只是，换一种说词，在不同健康水平一样的情况下，他们受文化程度、职业类型、婚姻情况等这些社会因素的影响下的“两周内是否就诊”的因变量的值。

1.设定一些不同的健康水平吧！ 这些水平，可以由年龄、性别和自评健康分数三者构成。
【譬如高年龄男性自觉健康良好这是一类，然后低年龄女性自觉健康良好又是一类…】
2.代入上数值，进而计算文化程度、职业类型、婚姻情况对两周内是否就诊值的可能影响。

希望能对您有所助益，祝福您！

h3327156 发表于 2012-2-11 15:49
按Ecnomometric Analysis书中，作者Greene的说词，
您想要做的这个过程被称为partialing out或netting out ...

嗯，能有这么详细的回答，已经万分感激了，谢谢啊！