Re: [程式] SPSS, dummy和exclude variable的問題

[sk2allwin (allwin)]

※ 引述《saxonwing (翾刖)》之銘言：
: [軟體程式類別]:
: SPSS
: [程式問題]:
: dummy coding及exclude variable
: [軟體熟悉度]:
: 高(1年以上)
: ←雖然算常用，但其實真的沒有很熟，會用到的就是那幾樣
: [問題敘述]:
: 想請教大家幾個問題，被卡到快抓狂了orz
: (1)dummy coding的時候，使用0跟1或1跟2有差嗎？
: 在我過去的上課和使用經驗當中，dummy就是使用0和1
: 我所需要處理的變項是性別，一開始就設定為男性=1，女性=2
: 但是這次在分析資料的時候，發現了一個狀況
: 有一份問卷是實驗進行到一半的時候才加入的
: 因此前20個受試者都沒有這份問卷的數據
: 當我將性別與該份問卷的數據相乘想看交互作用時
: 前20個應該是遺漏值的受試者有些卻出現了0
: 也就是說，男性(1)*問卷分數沒問題，遺漏的部分就還是沒有數據
: 但是女性(0)*問卷分數，本該是遺漏的地方卻是0
: 這個問題我一直解決不了，換成99並設定遺漏值也是同樣的狀況
: 因此我聽從學校老師的建議，將性別置換成1跟2
: 就沒有再出現這個狀況
: 但我手邊的工具書和課本、外校的統計老師以及在網路上找到的範例
: dummy都是以1跟0去做編碼
: 所以我想請問大家，到底dummy能不能用1跟0以外去編碼
: 還是就像那個老師說的，只要不一樣即可？

如果有加入交互作用項的話，dummy用0、1和用1、2會有不同的係數。
如果沒有交互作用項的話，dummy用0、1出來的結果和用1、2是一致的。

沒有交互作用時：
y=β1*dummy+β2*問卷分數+ε
當dummy為0=女和1=男時：
女的分數：y女=β2*問卷分數+ε
男的分數：y男=β1+β2*問卷分數+ε

當dummy為1=女和2=男時：
女的分數：y女=β1+β2*問卷分數+ε
男的分數：y男=β1*2+β2*問卷分數+ε

請注意：此時兩者的差別出現在β1，因為β1是常數，所以基本上dummy設為0、1
或設為1、2，產生的變項係數會一致(也就是兩者的差別是在截距項)。


試著思考您的方程式應該如下：
y=β1*dummy+β2*問卷分數+β3*dummy*問卷分數+ε

當dummy為0=女和1=男時：
女的分數：y女=β2*問卷分數+ε
男的分數：y男=β1+β2*問卷分數+β3*問卷分數+ε


當dummy為1=女和2=男時：
女的分數：y女=β1+β2*問卷分數+β3*問卷分數+ε
男的分數：y男=β1*2+β2*問卷分數+β3*問卷分數*2+ε

請注意：此時dummy為0、1時，女生沒有β3的估計值；
但是dummy為1、2時，女生有β3的估計值。因為β3的估計值是跟著變項(問卷分數)而動，
所以變項的係數估計值在dummy為0、1以及dummy為1、2間會不同。

PS.用dummy為0、1時，你可以先用「選擇觀察值」的功能先使用「無問卷分數遺漏」的
個案進行compute，爾後再用全部觀察值來跑regression。
這樣就可以解決你女生交互項出來為0的狀況。
另外，case數如果少的話，也可以考慮手動遺漏值

: (2)用Enter法卻出現Exclude variable
: 接續上面
: 當我進行回歸的交互作用分析時
: 是使用Enter法將變項一層一層丟進去
: 例如想看性別與A、B問卷的交互作用
: 第一層是丟"性別、A、B"
: 第二層丟"性別*A、性別*B、A*B"
: 第三層是丟"性別*A*B"
: 分明不是使用stepwise，output卻出現exclude variable
: 直接把我的交互作用項踢掉
: 我不知道為什麼會出現這個問題
: 是因為共線性過高的關係嗎？那要如何處理呢？
: 請大家救救我QQ
: [程式範例]:
: REGRESSION
:   /MISSING LISTWISE
:   /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
:   /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
:   /NOORIGIN
:   /DEPENDENT DELTA_32
:   /METHOD=ENTER gender NMR_total SSRT
:   /METHOD=ENTER GxN GxSSRT NxSSRT
:   /METHOD=ENTER G_N_SSRT.
: (平常是直接點視窗上的按鈕，上面是點完paste出來的)

我猜測你是沒看懂報表。
因為你用的是hierarchical regression。
所以基本上報表會報出每一層沒有納入的變項，另列一個exclude variable的報表。

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) 
◆ From: 36.238.89.73
推 saxonwing:謝謝S大的回應！因為我的模式中，必須包含交互作用項
→ saxonwing:依照s大的說明，用1,2和用1,0的beta值會不同，那我想
→ saxonwing:請問，在這種狀況下，使用1,2畫出來的交互作用圖是正
→ saxonwing:確的嗎？而包含交互作用的模式中，使用1,2是OK的嗎？
→ saxonwing:另外也想請教s大，我的output中，除了另有一個exclude
→ saxonwing:variavle table之外，交互作用項確實在coefficients
→ saxonwing:表中直接消失，也就是根本沒有出現model 3，這樣是正確
→ saxonwing:的嗎？我原先以為即使是階層回歸，只要每層進入時使用
→ saxonwing:Enter法，就不會有變項被自動踢掉的問題？
→ sk2allwin:交互作用的部分，我會比較保守地使用0,1
→ sk2allwin:依你的syntax來看，照理說應該都會跑出來，而且你的
→ sk2allwin:交互作用項是在第二層，所以報表出來是直接跳過層二，
→ sk2allwin:然後報導出層一和層三的數值嗎？
→ sk2allwin:有沒有output的報表可以看呢？
→ saxonwing:https://goo.gl/RjKDph
→ saxonwing:抱歉沒說清楚，第三層是3 way interaction，在output
→ saxonwing:中第三層不見了。謝謝s大耐心回答我的問題，真的！
→ sk2allwin:我現在能想到的就是你3 way interaction可能是常數
→ sk2allwin:建議你回頭檢查一下raw data
→ BugEater:sk2allwin的解釋很詳細，贊，我補充一點。用什麼coding
→ BugEater:其實無所謂，例如除了dummy coding,還有effect coding，
→ BugEater:關鍵要理解coefficent在不用coding下的含義有所不同罷了
→ BugEater:例如，採用0 1coding,constant表示的是當gender=0,即女生
→ BugEater:採用1 2 coding,constant表示的是當gender=0,即非男非女
→ saxonwing:謝謝s大和b大，我想請問一下，3 way是常數是什麼意思？
→ sk2allwin:也就是你所有個案的分數都是一樣的
→ saxonwing:我檢查了我的raw data，沒有分數一樣的狀況，現在想說
→ saxonwing:用1,0重來一次試試看，如果再不行我也不知道了...