spss回归分析中控制变量怎么处理?
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发布时间：2024-10-07 20:55
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时间：2024-10-23 18:42
控制变量在SPSS回归分析中扮演着关键角色，它们指可能影响模型但并非研究重点的变量，如年龄、学历等基础信息。在探究部分解释变量与因变量关系时，这些变量被视为“控制变量”。相反，“解释变量”是指研究的核心，它们直接与因变量相关联。若未在模型中加入控制变量，将导致分析结果产生误导，混淆真实关系。
从软件操作层面来看，SPSS并无特定“控制变量”选项，所有变量均被视为自变量。在执行分层回归分析时，通常在“第一层”中全部加入控制变量，而在“第二层”中则包括核心自变量。
控制变量通常为定类数据，理论上应进行“虚拟(哑)变量”的设置以准确反映其分类特征。然而，实践中，这种复杂设置并非总是执行，因为控制变量往往并非研究的主要焦点。在实际研究中，直接将控制变量纳入模型分析更为常见，这样简化了操作流程，也更容易理解结果。
为深入学习控制变量在SPSS回归分析中的应用，可参考以下在线资源：
SPSSAU-哑变量
SPSSAU-分层回归分析
