迴歸分析虛擬變項意思

在統計學中的迴歸分析中，虛擬變項（Categorical Variable）是用來代表分類變數（Categorical Variables）的。分類變數是指那些只能取有限個值的變數，與連續變數（Continuous Variables）不同，連續變數可以取無限個值。

當一個分類變數被引入迴歸模型時，它通常需要被編碼成數字形式，以便模型能夠處理。這時，虛擬變項就起到了作用。虛擬變項的值通常只有0和1，用來指示某個特定分類變數的水平。

例如，假設我們有一個分類變數「性別」，它有兩個可能值：「男」和「女」。我們可以創建兩個虛擬變項來代表這兩個水平：

在迴歸分析中，虛擬變項的引入可以幫助模型更好地理解自變數（Predictor Variables）和因變數（Response Variable）之間的關係。例如，在一個研究收入和性別關係的模型中，虛擬變項可以幫助模型檢測出性別對收入是否有影響，以及是哪種性別有更高的收入。

需要注意的是，在創建虛擬變項時，通常只需要為分類變數的不同水平創建一個虛擬變項，而不是為每個水平創建一個。這樣做可以避免多重共線性（Multicollinearity）的問題，即模型中的變數之間存在高度相關。在我們的性別例子中，只需要創建一個虛擬變項來代表「男」，因為「女」的水平可以通過對「男」的水平設為0來表示。