SPSS中因变量为分类变量如何进行多元线性回归分析？多选题可不可以使用多元线性回归分析？

在数据科学领域，回归分析是研究变量间关系的重要工具。然而，当我们遇到因变量为分类变量时，传统的多元线性回归模型是否仍然适用呢？本文将详细探讨这一问题，并介绍如何在SPSS中处理这类情况。如果你对数据科学有浓厚兴趣，或者正在准备CDA数据分析认证考试，这篇文章将为你提供宝贵的指导。

一、引言

在实际数据分析中，我们经常遇到因变量为分类变量的情况。例如，客户满意度调查中的“非常满意”、“满意”、“不满意”等选项，或者医疗诊断中的“患病”与“未患病”。这些变量无法用数值表示，因此传统的多元线性回归模型不再适用。那么，我们应该如何处理这类问题呢？

本文将详细介绍在SPSS中如何进行分类变量的回归分析，并探讨多选题是否可以使用多元线性回归分析。通过本文，你将了解到：

1. 分类变量的基本概念及其在回归分析中的应用。
2. 如何在SPSS中进行逻辑回归和多项逻辑回归。
3. 多选题是否可以使用多元线性回归分析及其替代方法。

二、分类变量与回归分析

2.1 分类变量的基本概念

分类变量（Categorical Variable）是指取值为有限个类别或属性的变量。根据分类的数量，可以将其分为二分类变量（Binary Variable）和多分类变量（Multinomial Variable）。例如：

• 二分类变量：性别（男/女）、是否患病（是/否）。
• 多分类变量：学历（小学/初中/高中/大学及以上）、职业（医生/教师/工程师/其他）。

2.2 传统多元线性回归的局限性

传统的多元线性回归模型假设因变量是连续变量，且满足正态分布。当因变量为分类变量时，这些假设不再成立，因此传统的多元线性回归模型不再适用。具体来说：

• 非线性关系：分类变量之间的关系通常是非线性的，而线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系。
• 方差不齐：分类变量的方差通常不满足同方差假设，这会导致回归模型的残差分析失效。
• 预测范围限制：线性回归模型的预测值可以取任何实数，但分类变量的取值范围