Чи можу я скористатися множинною регресією, коли я змішав категоричні та безперервні прогнози?

Схоже, ви можете використовувати кодування для однієї категоріальної змінної, але у мене є дві категоріальні та одна безперервна змінна предиктора. Чи можу я використовувати для цього кілька регресій в SPSS, і якщо так, як? Дякую!

1. Якщо це питання синтаксису SPSS, відповідь просто поміщає категоричну змінну, кодовану відповідним чином, у список змінних для "незалежних змінних" разом із суцільною.
2. Щодо статистики: Чи є ваша категоріальна змінна двійкова? Якщо це так, вам потрібно використовувати фіктивний або інший дійсний контрастний код. Якщо вона не є двійковою, чи є ваша категорична змінна порядковою чи номінальною? Якщо номінальний, то знову ж таки, ви повинні використовувати якусь контрастну кодову стратегію - фактично моделюючи вплив кожного рівня змінної на результат або "залежну" змінну. Якщо категоріальна змінна порядкова, то швидше за всерозумне, що потрібно зробити - це ввести його як є у модель, як і в режимі безперервного прогнозу (тобто "незалежної") змінної. У цьому випадку ви припускаєте, що приріст між рівнями змінної категоричного предиктора ("незалежний"); лише рідко це буде помилкою, але коли вона є, ви знову повинні використовувати контрастний код і моделювати вплив кожного рівня. Це питання виникає на цьому форумі досить часто - ось хороший аналіз
3. Як поводитися з відсутніми даними, на мій погляд, зовсім окрема справа. Я розумію, що парне видалення не розглядається як коректний підхід для багатоваріантної регресії. Список також досить поширений, але може також упереджувати результати, і це, звичайно, прикро. Багаторазова імпутація - справа краси.

Ви, безумовно, можете, дотримуючись того самого методу, який ви б застосували для першого категоричного прогноктора. Створіть фіктивні змінні так само, як і для першої такої змінної. Але часто простіше використовувати команду Unianova SPSS. Ви можете знайти це в будь-якому посібнику з синтаксису, що надрукується, або отримати доступ до нього через Аналіз ... Загальна лінійна модель ... Уніваріант.

Незважаючи на те, що це трохи складніше, команда Regression має ряд переваг перед Unianova. Головним є те, що ви можете вибрати "пропущений попарно" (не потрібно програвати справу просто тому, що для нього не вистачає значення для одного або двох прогнокторів). Ви також можете отримати багато цінних діагнозів, таких як часткові графіки та статистика впливу.

Простий спосіб перетворити категоричні змінні в набір фіктивних змінних для використання в моделях в SPSS - це використання синтаксису do повтору. Це найпростіше використовувати, якщо ваші категоричні змінні є в числовому порядку.

*making vector of dummy variables.
vector dummy(3,F1.0).
*looping through dummy variables using do repeat, in this example category would be the categorical variable to recode. 
do repeat dummy = dummy1 to dummy3 /#i = 1 to 3.
compute dummy = 0.
if category = #i dummy = 1.
end repeat.
execute. 

В іншому випадку ви можете просто запустити набір операторів if, щоб зробити ваші фіктивні змінні. У моїй поточній версії (16) немає вродженої здатності автоматично задавати набір змінних фіктивних змін у команді регресії (як, наприклад, у Stata, використовуючи команду xi ), але я не здивуюся, якщо вона буде доступна в новій новій версії. Також врахуйте пункт №2 dmk38, ця схема кодування передбачає номінальні категорії. Якщо ваша змінна є порядковою, можна використовувати більше розсуду.

Я також погоджуюся з dmk38, і говорити про те, що регресія є кращою, оскільки її здатність конкретно визначати відсутні дані є цілком окремим питанням.