如何判断各分类自变量对应变量总影响的大小？

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比如我使用线性回归方法做了一个简单的收入影响因素分析，

应变量为：收入，自变量分别为：性别（男、女），受教育程度（文盲、小学、初中等等）、年龄、职业（失业半失业、产业工人等等）

如何对这些自变量对收入的影响大小进行排序？在Stata里应该怎么做？

我只知道连续变量的影响大小可以通过Beta值判断，但分类变量不知道应该如何处理。

谢谢！

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关键词：自变量 影响因素分析 受教育程度 BETA值 Stata 判断 变量 分类

類別變項對依變項的處理,依變項為連續變量,自變項為類別,要看影響大小的話,就得將自變項使用虛擬變項,您的第一個自變量是性別,所以您建立一個虛擬變項,X1(是否為男性),為男性登入1,女性登入0.受教育程度看您的類別有幾類,如果共分為3類,就登入兩個虛擬變項X2和X3,以此類推,然後進行迴歸分析,您看X1-Xn的beta值,就可以知道該變項對依變項影響的大小(前提是beta值要顯著)

我问的是各分类自变量对应变量的“总影响”大小，回归当然可以知道分类变量中的 n-1项的beta值，但怎么得出这个分类变量总的影响呢？

看自變項標準化迴歸係數的總和的比較

既包含连续解释变量又包含类别解释变量做好采用协方差分析来计算每个变量对因变量的影响.

[此贴子已经被作者于2009-3-20 18:51:39编辑过]