在上一期内容中，我们带大家认识了回归模型中的哑变量，介绍了什么是哑变量，什么情况下需要转化哑变量，以及如何选择哑变量的参照等内容。详情请点击：回归模型中的哑变量是个啥？何时需要设置哑变量？

今天我们将结合SPSS软件，向大家介绍在回归模型中何如实现哑变量的设置，并对引入哑变量后的模型结果进行解读。

Logistic /Cox回归

在SPSS中，Logistic回归和Cox回归设置哑变量的方式是一致的，因此本文以Logistic回归为例进行说明。

一、研究实例

某研究人员拟探讨不同种族人群中某疾病发病风险有无差异，收集了4种不同种族人群的相关数据资料（1=Black美国黑人，2=White美国白人，3=Indian美国印第安人，4=Asian亚裔美国人）。

根据数据类型判断，种族为无序多分类资料，需要将种族转化为哑变量后，进行Logistic回归。

二、SPSS操作

1. Analyze → Regression → Binary Logistic，进入到Logistic回归模块

2. 将Event选入Dependent框中，将Gender、Age、Race选入Covariates框中

3. 点击Categorical进入定义分类变量的对话框，将需要转化的变量Race选入Categorical Covariates框中，点击Contrast旁的下拉框选择Indicator，Reference Category设置为First，即设定第一个分类为参照。

在本次研究中，Race=1为黑人，即我们选择黑人作为参照。最后再点击Change确认更改为Race（Indicator（first））。