※ 引述《saxonwing (翾刖)》之铭言： : [软体程式类别]: : SPSS : [程式问题]: : dummy coding及exclude variable : [软体熟悉度]: : 高(1年以上) : ←虽然算常用，但其实真的没有很熟，会用到的就是那几样 : [问题叙述]: : 想请教大家几个问题，被卡到快抓狂了orz : (1)dummy coding的时候，使用0跟1或1跟2有差吗？ : 在我过去的上课和使用经验当中，dummy就是使用0和1 : 我所需要处理的变项是性别，一开始就设定为男性=1，女性=2 : 但是这次在分析资料的时候，发现了一个状况 : 有一份问卷是实验进行到一半的时候才加入的 : 因此前20个受试者都没有这份问卷的数据 : 当我将性别与该份问卷的数据相乘想看交互作用时 : 前20个应该是遗漏值的受试者有些却出现了0 : 也就是说，男性(1)*问卷分数没问题，遗漏的部分就还是没有数据 : 但是女性(0)*问卷分数，本该是遗漏的地方却是0 : 这个问题我一直解决不了，换成99并设定遗漏值也是同样的状况 : 因此我听从学校老师的建议，将性别置换成1跟2 : 就没有再出现这个状况 : 但我手边的工具书和课本、外校的统计老师以及在网路上找到的范例 : dummy都是以1跟0去做编码 : 所以我想请问大家，到底dummy能不能用1跟0以外去编码 : 还是就像那个老师说的，只要不一样即可？ 如果有加入交互作用项的话，dummy用0、1和用1、2会有不同的系数。 如果没有交互作用项的话，dummy用0、1出来的结果和用1、2是一致的。 没有交互作用时： y=β1*dummy+β2*问卷分数+ε 当dummy为0=女和1=男时： 女的分数：y女=β2*问卷分数+ε 男的分数：y男=β1+β2*问卷分数+ε 当dummy为1=女和2=男时： 女的分数：y女=β1+β2*问卷分数+ε 男的分数：y男=β1*2+β2*问卷分数+ε 请注意：此时两者的差别出现在β1，因为β1是常数，所以基本上dummy设为0、1 或设为1、2，产生的变项系数会一致(也就是两者的差别是在截距项)。 试着思考您的方程式应该如下： y=β1*dummy+β2*问卷分数+β3*dummy*问卷分数+ε 当dummy为0=女和1=男时： 女的分数：y女=β2*问卷分数+ε 男的分数：y男=β1+β2*问卷分数+β3*问卷分数+ε 当dummy为1=女和2=男时： 女的分数：y女=β1+β2*问卷分数+β3*问卷分数+ε 男的分数：y男=β1*2+β2*问卷分数+β3*问卷分数*2+ε 请注意：此时dummy为0、1时，女生没有β3的估计值； 但是dummy为1、2时，女生有β3的估计值。因为β3的估计值是跟着变项(问卷分数)而动， 所以变项的系数估计值在dummy为0、1以及dummy为1、2间会不同。 PS.用dummy为0、1时，你可以先用「选择观察值」的功能先使用「无问卷分数遗漏」的 个案进行compute，尔後再用全部观察值来跑regression。 这样就可以解决你女生交互项出来为0的状况。 另外，case数如果少的话，也可以考虑手动遗漏值 : (2)用Enter法却出现Exclude variable : 接续上面 : 当我进行回归的交互作用分析时 : 是使用Enter法将变项一层一层丢进去 : 例如想看性别与A、B问卷的交互作用 : 第一层是丢"性别、A、B" : 第二层丢"性别*A、性别*B、A*B" : 第三层是丢"性别*A*B" : 分明不是使用stepwise，output却出现exclude variable : 直接把我的交互作用项踢掉 : 我不知道为什麽会出现这个问题 : 是因为共线性过高的关系吗？那要如何处理呢？ : 请大家救救我QQ : [程式范例]: : REGRESSION : /MISSING LISTWISE : /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA : /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) : /NOORIGIN : /DEPENDENT DELTA_32 : /METHOD=ENTER gender NMR_total SSRT : /METHOD=ENTER GxN GxSSRT NxSSRT : /METHOD=ENTER G_N_SSRT. : (平常是直接点视窗上的按钮，上面是点完paste出来的) 我猜测你是没看懂报表。 因为你用的是hierarchical regression。 所以基本上报表会报出每一层没有纳入的变项，另列一个exclude variable的报表。 --

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