哑变量又称虚拟变量，是人为设定的用于将分类变量引入回归模型中的方法。

在回归分析中，自变量X既可以是定量数据也可以定类数据。回归分析计算时是将所有自变量X视为数字，但当数据为定类数据时，此时数字代表类别，数字大小本身没有比较意义。因此，这类数据在做回归分析时，需要设置成虚拟变量才能纳入回归分析正确分析数据。

通常情况下，回归分析，逐步回归，分层回归，Logistic回归，PLS回归等这类影响关系研究的方法时，才可能涉及到虚拟变量设置。其它分析方法并不会涉及。

用一个例子说明：研究性别和工龄对基本工资的影响情况。

工龄是定量数据；性别为二分类数据，因而分析时性别不能直接放入回归模型，正确做法是将变量转化成取值为1和0的虚拟变量。

性别分为两类，因而需要设置2个虚拟变量（2列），分别表示男性和女性两个类别。

如果是男性，‘性别_男’虚拟变量取值为1，‘性别_女’虚拟变量取值为0。如果是女性则相反。

当变量分类超过两类时，也是类似的处理方式，在回归分析前将下面的“专业”类别转化为虚拟变量，结果如下图所示：

理科类取值=1代表专业为理科，0代表非理科

文科类取值=1代表专业为文科，0代表非文科

工科类取值=1代表专业为工科，0代表非工科

操作步骤：

SPSSAU可直接一步生成虚拟变量，具体操作如下：

使用步骤：SPSSAU→数据处理→生成变量

分析时，要注意少放入一个虚拟变量。如果分为两类就放入一个虚拟变量，三类就放入两个，以此类推。

原因在于虚拟变量包括数字0和1；0是对比参考项。如果2个类别都放入了，就没有参考类别了。

数据来源：《统计分析与SPSS的应用》

由上表可知，回归模型通过F检验，性别_男一项P