在“spss教程：线性回归分析”、“spss教程：曲线估计”中，因变量和自变量都是直接的数量变量，但在实际中，有时需要分析“定性变量”前后的影响，例如“促销前后”的产品销量的变化，此时“促销”属于定性变量，其对模型的影响是不可忽略的。虚拟变量也称哑变量，出现时取“1”，否则取“0”，虽是数值，但是没有数值的实际意义，仅说明性质和属性。方法/步骤1/4分步阅读

其操作步骤与“线性回归”大致相同，就是自变量中多一个哑变量而已。

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其中的“D”变量就是哑变量的意思。

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选择相关的变量作为因变量和自变量，哑变量选到自变量中。所有的变量都选入模型，所以方法中选择“进入”。

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结果分析：

“模型汇总”中知，“调整R方”为0.883，大于0.8，所以此模型可以。

“方差”分析中，“回归”对应的概率是0，显著性水平0.05，所以回归方程解释性很好。

“系数”计算出的系数的概率值都是小于显著性水平0.05，都是有意义的。

spss自变量