求助：多元线性回归

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现在数据有5个连续变量和6个分类变量，要做一个多元线性回归分析，要求做分类之间和连续与分类之间的interaction.
用SPSS进行模型选择的时候总是会把一个分类变量转换的那种0，1变量给排除一部分，留下一部分。
怎么做才能避免这种情况呢？

选择做interaction的时候有没什么标准？如果这些变量每个做个interaction，那式子岂不是巨长。。。

对分类变量在crosstable里面做chi-square分析，是不是sig大于0.05（在95%分析）的变量都可以排除？

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关键词：多元线性回归 线性回归 interaction crosstable interact 回归分析 模型

你可以人为的生成很多虚拟变量，然后再选择你想要的虚拟变量加入到回归模型中