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。
「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」
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」
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_d1與gender_d2
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。
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_d1、age_d1、edu_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
留言列表
{{ article.title }}