电脑型号：联想小新pro16ACH 2021

系统版本：Windows 11 家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据收集过程中，研究者们通常会遇到许多的分类变量，例如：调查对象的性别、种子基因的显性与隐性、判断题中的“是”与“否”，以及态度题中的“厌恶、一般和喜欢”等。这些分类变量的不同类别之间通常无内在顺序，或即使存在顺序但类别之间的间隔不相等，例如从小学到中学之间的时间间隔，不等同于从中学到大学的时间间隔。虚拟变量是将这些直接计算会带来极大误差的分类信息转化为数值信息，从而使其可以参与到数据分析过程中。下面就以SPSS进行虚拟变量分析为例子，回答关于“SPSS怎么添加虚拟变量，SPSS虚拟变量回归结果怎么解读”这两个问题。

一、SPSS怎么添加虚拟变量

添加虚拟变量使用的是SPSS软件的“转换”功能的一种，主要的操作分为以下三个步骤。

1、在导航栏中找到“转换”，打开“创建虚变量”的功能。

2、选择需要进行虚拟变量转化的变量，转移到右侧的栏目中，然后输入根名称点击确定就会生成虚拟变量。

3、然后打开“数据视图”，在数据表格的末尾就得到基于原始数据的虚拟变量，接下来我们就可以使用虚拟变量参与各种分析的过程。

二、SPSS虚拟变量回归结果怎么解读

在经过上述内容的操作后，再使用虚拟变量进行回归分析，会得到一系列的相关数据结果，即图中的“ANOVA”“系数”和“残差统计”等，我们解读虚拟变量回归结果就是根据这些表格内部所蕴含的相关信息。模型摘要反映了模型的价值：R方表示自变量解释因变量的比例，R方越接近1，说明模型的解释力越强，当自变量数量较多时，优先考虑调整后R方。

1、“ANOVA”：“ANOVA”表格是反映模型整体显著性的表格，根据F值信息和显著性结果我们可以判断模型是否具有显著性。图中F值为119.798，显著性小于0.01，表示该模型中的虚拟变量对因变量的解释是显著的。

2、“系数”：“系数”表格是我们解读回归结果的核心，对于每个虚拟变量，B值表示在控制其他变量基础上，对应变量高出或低出标准变量的值；Beta值表示自变量对于因变量的影响程度，绝对值越大影响程度越大，正负表示影响的方向；显著性表示系数是否可信，是否具有显著性。

3、“残差统计”：“残差统计”中反映了模型中的残差数据，并通过模型拟合确定标准预测值与标准残差，帮助我们验证模型的拟合度。

虚拟变量尤其在社会调查等涉及较多不具备顺序或顺序间隔不相等的分类变量的场景中常被使用。本文中我们主要介绍了SPSS中添加虚拟变量的具体过程和根据“ANOVA”“系数”和“残差统计”等解读虚拟变量回归分析结果的方法。以上就是关于SPSS怎么添加虚拟变量，SPSS虚拟变量回归结果怎么解读的全部内容了。