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進行迴歸分析時,類別變項需轉為虛擬變項(Dummy Variable)的處理,常會讓使用者覺得很麻煩,尤其當研究裡的類別變項較多時,處理起來真的需要比較多的時間。此時,我們可以利用SPSS所分享的公用程式,透過軟體來處理,說明中有提到,此公用程式可適用在SPSS 17.0之後的版本,且有安裝Python Essentials,本篇以SPSS 22.0版為操作介面,介紹安裝此公用程式及後續的操作。

在分析之前,先確認所有要做虛擬編碼(Dummy Code)的變項已做數值的標註,增加資料的可讀性。

 

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http://www.spss-tutorials.com/downloads/create_dummy_variables.spd

1.首先到網頁下載名為「create_dummy_variables.spd」的程式檔;或到「http://www.spss-tutorials.com/spss-create-dummy-variables-tool/」點選「Reverse Code Tool

 

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2.開啟SPSS,點選「公用程式」→「自訂對話框」→「安裝自訂對話框」

3.瀏覽「create_dummy_variables.spd」的程式檔,並選擇開啟

4.完成安裝,按「確定」

 

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5.點選「公用程式」,選擇「Create Dummy Variables

6.輸入要Dummy Code的變數(變項名稱不得為中文),可用「to」進行變數的連選

7.設定各變項之虛擬變項代號,預設為「_d」,完成後,會依照變項的n個類別數,創造出n個虛擬變項,譬如說性別為兩類,因此性別有2個虛擬變項,分別為gender_d1gender_d2

 

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8.新增的虛擬變項,可輕鬆對應原始變項的類別,以性別為例,gender變項裡,1=男、0=女,因此在gender_d1裡,1=男,而在gender_d2裡,1=女。

 

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9.將畫面轉到變數檢視的頁面,標籤的地方會顯示每一個虛擬變項的定義,而在迴歸使用時,某一個虛擬變項未放入到模式裡,即為參照類別,譬如說,gender_d1age_d1edu_d1未放到模式中,則代表性別以男性為參照類別、年齡以20-24歲為參照類別、教育程度以國中含以下為參照類別

 

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