第4章 自變量中含有定性變量的回歸分析

1、 線性回歸模型的基本假定線性回歸模型的基本假定 誤差為獨(dú)立正態(tài)分布的隨機(jī)變量，其均值為零且方差相誤差為獨(dú)立正態(tài)分布的隨機(jī)變量，其均值為零且方差相等等（1）誤差項(xiàng)的數(shù)學(xué)期望為）誤差項(xiàng)的數(shù)學(xué)期望為0，表明估計(jì)的回歸方程中不存在系統(tǒng)性，表明估計(jì)的回歸方程中不存在系統(tǒng)性誤差（誤差（Systematic Error）；）；（2）各誤差項(xiàng)的方差相等；）各誤差項(xiàng)的方差相等；（3）各誤差項(xiàng)之間的協(xié)方差為）各誤差項(xiàng)之間的協(xié)方差為0；以上三項(xiàng)基本假定一般又稱(chēng)為以上三項(xiàng)基本假定一般又稱(chēng)為Gauss-Markov高斯高斯-馬爾柯夫條件。馬爾柯夫條件。（4）自變量與誤差項(xiàng)之間的協(xié)方差為）自變量與誤差項(xiàng)之間的協(xié)方差為0，

2、不存在多重共線性；，不存在多重共線性；（5）自變量的樣本容量必須大于自變量的項(xiàng)數(shù)加自變量的樣本容量必須大于自變量的項(xiàng)數(shù)加1。多元回歸中的幾種重要模型多元回歸中的幾種重要模型 第一部分：多重共線情況的處理第一部分：多重共線情況的處理 第第3章章 嶺回歸分析（嶺回歸分析（ Ridge Regression ） 第二部分：自變量中含定性變量的處理第二部分：自變量中含定性變量的處理 第第4章章 自變量中含有定性變量的回歸分析自變量中含有定性變量的回歸分析 第三部分：因變量中含有定性變量情況的處理第三部分：因變量中含有定性變量情況的處理 第第5章章 二項(xiàng)二項(xiàng)Logistic回歸回歸 第第6章章 多項(xiàng)多項(xiàng)

3、Logistic回歸回歸 第第7章章 有序回歸（等級(jí)回歸分析）有序回歸（等級(jí)回歸分析） 第第8章章 Probit回歸（概率單位回歸）回歸（概率單位回歸） 第第9章章 最佳尺度回歸最佳尺度回歸 本章總結(jié)本章總結(jié)第第4章章 自變量中含有定性變量的回歸分析自變量中含有定性變量的回歸分析 4.1 只有一個(gè)虛擬變量的回歸只有一個(gè)虛擬變量的回歸 4.2 含有多個(gè)虛擬變量的回歸含有多個(gè)虛擬變量的回歸 4.3 分段回歸分段回歸第第4章章 自變量中含有定性變量的回歸分析自變量中含有定性變量的回歸分析 在社會(huì)經(jīng)濟(jì)研究中，由許多定性變量，比如地區(qū)、民族、在社會(huì)經(jīng)濟(jì)研究中，由許多定性變量，比如地區(qū)、民族、性別、文化程

4、度、職業(yè)和居住地等。性別、文化程度、職業(yè)和居住地等。 可以應(yīng)用它們的信息進(jìn)行線性回歸?？梢詰?yīng)用它們的信息進(jìn)行線性回歸。 但是，必須現(xiàn)將定性變量轉(zhuǎn)換為虛擬變量（但是，必須現(xiàn)將定性變量轉(zhuǎn)換為虛擬變量（ (dummy variable)也稱(chēng)啞變量或定性變量），然后再將它們引入也稱(chēng)啞變量或定性變量），然后再將它們引入方程，所得的回歸結(jié)果才有明確的解釋意義。方程，所得的回歸結(jié)果才有明確的解釋意義。 只取只取0和和1兩個(gè)值的變量稱(chēng)為虛擬變量。兩個(gè)值的變量稱(chēng)為虛擬變量。 對(duì)于具有對(duì)于具有k類(lèi)的定性變量來(lái)說(shuō)，設(shè)虛擬變量時(shí)，我們只類(lèi)的定性變量來(lái)說(shuō)，設(shè)虛擬變量時(shí)，我們只設(shè)設(shè)k-1個(gè)虛擬變量。個(gè)虛擬變量?；貧w模型中

5、使用虛擬自變量時(shí)，稱(chēng)為回歸模型中使用虛擬自變量時(shí)，稱(chēng)為虛擬自變量虛擬自變量的回歸的回歸當(dāng)虛擬自變量只有當(dāng)虛擬自變量只有兩個(gè)水平兩個(gè)水平時(shí)，可在回歸中引入時(shí)，可在回歸中引入一個(gè)虛一個(gè)虛擬變量擬變量比如，性別比如，性別(男，女男，女) 一般而言，如果定性自變量有一般而言，如果定性自變量有k個(gè)水平個(gè)水平/類(lèi)別類(lèi)別，需要在回，需要在回歸中模型中歸中模型中引進(jìn)引進(jìn)k-1個(gè)虛擬變量個(gè)虛擬變量，如果引入，如果引入k個(gè)虛擬變量個(gè)虛擬變量將會(huì)產(chǎn)生完全多重共線性問(wèn)題（稱(chēng)為將會(huì)產(chǎn)生完全多重共線性問(wèn)題（稱(chēng)為虛擬變量陷阱虛擬變量陷阱）121111211,000kkxxx水平水平水平其他水平其他水平其他水平虛擬變量作為解

6、釋變量引入模型有兩種基本方式：虛擬變量作為解釋變量引入模型有兩種基本方式：加法方式和乘法方式。加法方式和乘法方式。（1）加法）加法方式方式引進(jìn)虛擬變量引進(jìn)虛擬變量建立回歸方程：建立回歸方程：E(Y)= 0+ 1x1+ 2x2+ 3x3（加法公式）（加法公式）0家電制造業(yè)投訴次數(shù)的平均值家電制造業(yè)投訴次數(shù)的平均值 (0+ 1)零售業(yè)投訴次數(shù)的平均值零售業(yè)投訴次數(shù)的平均值 (0+ 2)旅游業(yè)投訴次數(shù)的平均值旅游業(yè)投訴次數(shù)的平均值 (0+ 3)航空公司投訴次數(shù)的平均值航空公司投訴次數(shù)的平均值 123111,000 xxx零售業(yè)旅游業(yè)航空公司其他行業(yè)其他行業(yè)其他行業(yè)例：考慮例：考慮個(gè)人保健支出對(duì)個(gè)人收

7、入和教育水平的回歸個(gè)人保健支出對(duì)個(gè)人收入和教育水平的回歸。教育水。教育水平考慮三個(gè)層次：高中以下，高中，大學(xué)及其以上平考慮三個(gè)層次：高中以下，高中，大學(xué)及其以上 這時(shí)需要引入兩個(gè)虛擬變量：這時(shí)需要引入兩個(gè)虛擬變量：D1= 1 高中高中 0 其它其它D2= 1 大學(xué)及其以上大學(xué)及其以上 0 其它其它模型可設(shè)定如下：模型可設(shè)定如下：i012132iiiiYXDD高中以下： E(Yi|Xi，D1i=0，D2i=0)=0+1Xi高中： 大學(xué)及其以上： E(Yi|Xi，D1i=1，D2i=0)=(0+2 )+1Xi E(Yi|Xi，D1i=0，D2i=1)=(0+3 )+1Xi在在()iE= =0 0的

8、初始假定下，容易得到高中以下、高中、大學(xué)及其以上的初始假定下，容易得到高中以下、高中、大學(xué)及其以上教育水平個(gè)人平均保健支出的函數(shù)：教育水平個(gè)人平均保健支出的函數(shù)：32000假定假定，且，且，則其幾何意義如圖，則其幾何意義如圖1所示。所示。圖圖1 不同教育程度人員保健支出示意圖不同教育程度人員保健支出示意圖有相同的斜率，但有不有相同的斜率，但有不同的截距同的截距 （2）乘法方式）乘法方式斜率的變化斜率的變化 例：根據(jù)消費(fèi)理論，消費(fèi)水平例：根據(jù)消費(fèi)理論，消費(fèi)水平C主要取決于收入水平主要取決于收入水平X。但。但在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)期，人們的消費(fèi)傾向會(huì)發(fā)生變化，尤其是在在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)期，人們的消費(fèi)傾向會(huì)發(fā)生

9、變化，尤其是在自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭(zhēng)等反常年份，消費(fèi)傾向往往出現(xiàn)變化。這種自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭(zhēng)等反常年份，消費(fèi)傾向往往出現(xiàn)變化。這種消費(fèi)傾向的變化可通過(guò)在收入的系數(shù)中引入虛擬變量來(lái)考察。消費(fèi)傾向的變化可通過(guò)在收入的系數(shù)中引入虛擬變量來(lái)考察。 設(shè)設(shè) Dt= 1 正常年份正常年份 0 反常年份反常年份則消費(fèi)模型可建立如下：則消費(fèi)模型可建立如下：012tttttCXD X 這里，虛擬變量這里，虛擬變量 Dt 以與以與 Xt 相乘的方式引入了模型中，相乘的方式引入了模型中，從而可用來(lái)考察消費(fèi)傾向的變化。從而可用來(lái)考察消費(fèi)傾向的變化。 在在E(t)=0的假定下，上述模型所表示的函數(shù)可化為的假定下，上述模型所表示的函數(shù)

10、可化為:正常年份：正常年份： 012(,1)()ttttE C X DX反常年份：反常年份： 01(,0)ttttE C X DX圖圖2 不同年份消費(fèi)傾向示意圖不同年份消費(fèi)傾向示意圖假定假定20 0，則其幾何圖形如圖則其幾何圖形如圖2 2所示。所示。 如果在模型中如果在模型中同時(shí)使用加法和乘法兩種方式引入虛擬同時(shí)使用加法和乘法兩種方式引入虛擬變量變量，則回歸線的截距和斜率都會(huì)改變。，則回歸線的截距和斜率都會(huì)改變。 例如：例如： 對(duì)于改革開(kāi)放前后儲(chǔ)蓄對(duì)于改革開(kāi)放前后儲(chǔ)蓄- -收入模型，可設(shè)定為收入模型，可設(shè)定為0112()ttttttYDXD X其中，其中，Y Y為儲(chǔ)蓄，為儲(chǔ)蓄，X X為收入，為

11、收入，D Dt t為虛擬變量為虛擬變量 D Dt t= = 1 1 改革開(kāi)放以后改革開(kāi)放以后0 改革開(kāi)放以前改革開(kāi)放以前顯然在上式中，同時(shí)使用加法和乘法兩種方式引入了虛擬變顯然在上式中，同時(shí)使用加法和乘法兩種方式引入了虛擬變量。量。 在在E(E(t t)=0)=0的假定下，上述模型所表示的函數(shù)可化為的假定下，上述模型所表示的函數(shù)可化為: : 改革開(kāi)放以前：改革開(kāi)放以前： E(Yt|Xt，Dt=0)=0+1Xt改革開(kāi)放以后：改革開(kāi)放以后： E(Yt|Xt，Dt=1)=(0+1) +(1 2 ) Xt則其幾何圖形如圖則其幾何圖形如圖3所示。所示。12假定假定0且且0，改革開(kāi)放以前改革開(kāi)放以前改革開(kāi)

12、放以后改革開(kāi)放以后X XY圖圖3 改革開(kāi)放前后儲(chǔ)蓄函數(shù)示意圖改革開(kāi)放前后儲(chǔ)蓄函數(shù)示意圖例如：例如： 家庭教育經(jīng)費(fèi)支出不僅取決于其收入，而且與年齡因素有關(guān)。家庭教育經(jīng)費(fèi)支出不僅取決于其收入，而且與年齡因素有關(guān)。 按年齡劃分為三個(gè)年齡組：按年齡劃分為三個(gè)年齡組：618歲年齡組（中小學(xué)教育）；歲年齡組（中小學(xué)教育）；1922歲歲年齡組（大學(xué)教育）；其它年齡組。于是設(shè)定虛擬變量年齡組（大學(xué)教育）；其它年齡組。于是設(shè)定虛擬變量D1= 1 6-18歲年齡組歲年齡組 0 其它其它D2= 1 19-22年齡組年齡組 0 其它其它則家庭教育經(jīng)費(fèi)支出模型可設(shè)定為則家庭教育經(jīng)費(fèi)支出模型可設(shè)定為012132iiiii

13、YXDD 其中，其中，Yi是第是第i個(gè)家庭的教育經(jīng)費(fèi)支出；個(gè)家庭的教育經(jīng)費(fèi)支出；Xi是第是第i個(gè)家庭的收人；個(gè)家庭的收人；虛擬變量虛擬變量D1i、D2i分別表示第分別表示第i家庭中是否有家庭中是否有618歲和歲和1922歲的成員。歲的成員。數(shù)值變量作為虛擬變量引入：有些變量雖然是數(shù)量變量，即可以獲得數(shù)值變量作為虛擬變量引入：有些變量雖然是數(shù)量變量，即可以獲得實(shí)際觀測(cè)值，但在某些特定情況下把它選取為虛擬變量則是方便的，實(shí)際觀測(cè)值，但在某些特定情況下把它選取為虛擬變量則是方便的，以虛變量引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型更加合理。以虛變量引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型更加合理。 譬如年齡因素雖然可以用數(shù)字計(jì)量，但如果將年齡作

14、為資料分組的特譬如年齡因素雖然可以用數(shù)字計(jì)量，但如果將年齡作為資料分組的特征，則可將年齡選作虛擬變量。征，則可將年齡選作虛擬變量。虛擬變量交互效應(yīng)分析虛擬變量交互效應(yīng)分析 當(dāng)分析解釋變量對(duì)變量的影響時(shí)，大多數(shù)情形只是分析了解當(dāng)分析解釋變量對(duì)變量的影響時(shí)，大多數(shù)情形只是分析了解釋變量自身變動(dòng)對(duì)被解釋變量的影響作用，而沒(méi)有深入分析釋變量自身變動(dòng)對(duì)被解釋變量的影響作用，而沒(méi)有深入分析解釋變量間的相互作用對(duì)被解釋變量影響。解釋變量間的相互作用對(duì)被解釋變量影響。 前面討論的分析兩個(gè)定性變量對(duì)被解釋變量影響的虛擬變量前面討論的分析兩個(gè)定性變量對(duì)被解釋變量影響的虛擬變量模型中，暗含著一個(gè)假定：兩個(gè)定性變量是

15、分別獨(dú)立地影響模型中，暗含著一個(gè)假定：兩個(gè)定性變量是分別獨(dú)立地影響被解釋變量的被解釋變量的 但是在實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，兩個(gè)定性變量對(duì)被解釋變量的影響但是在實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，兩個(gè)定性變量對(duì)被解釋變量的影響可能存在一定的交互作用，即一個(gè)解釋變量的邊際效應(yīng)有時(shí)可能存在一定的交互作用，即一個(gè)解釋變量的邊際效應(yīng)有時(shí)可能要依賴(lài)于另一個(gè)解釋變量?？赡芤蕾?lài)于另一個(gè)解釋變量。 為描述這種交互作用，可以為描述這種交互作用，可以把兩個(gè)虛擬變量的乘積以加法形把兩個(gè)虛擬變量的乘積以加法形式引入模型式引入模型。4.1 只含一個(gè)虛擬自變量的回歸只含一個(gè)虛擬自變量的回歸【例例】為研究為研究考試成績(jī)與性考試成績(jī)與性別之間的關(guān)系別之

16、間的關(guān)系，從某大學(xué)商，從某大學(xué)商學(xué)院隨機(jī)抽取學(xué)院隨機(jī)抽取男女學(xué)生各男女學(xué)生各8名，得到他們名，得到他們的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)課程的考試成課程的考試成績(jī)?nèi)缬冶砜?jī)?nèi)缬冶?男 女66.875 14.875yx引進(jìn)虛擬變量時(shí)，回歸方程可寫(xiě)為：引進(jìn)虛擬變量時(shí)，回歸方程可寫(xiě)為：E(y) = 0+ 1x男男(x=0)：E(y) = 0男學(xué)生考試成績(jī)的期望值男學(xué)生考試成績(jī)的期望值女女(x=1)：E(y) = 0+ 1女學(xué)生考試成績(jī)的期望值女學(xué)生考試成績(jī)的期望值注意：當(dāng)指定虛擬變量注意：當(dāng)指定虛擬變量0，1時(shí)時(shí) 0總是代表總是代表與虛擬變量值與虛擬變量值0所對(duì)應(yīng)的那個(gè)分類(lèi)變量水平的所對(duì)應(yīng)的那個(gè)分類(lèi)變量水平的平

17、均值平均值 1總是代表總是代表與虛擬變量值與虛擬變量值1所對(duì)應(yīng)的那個(gè)分類(lèi)變量水平所對(duì)應(yīng)的那個(gè)分類(lèi)變量水平的的平均值與虛擬變量值平均值與虛擬變量值0所對(duì)應(yīng)的那個(gè)分類(lèi)變量水平的平均所對(duì)應(yīng)的那個(gè)分類(lèi)變量水平的平均值的值的差值差值，即，即 平均值的差值平均值的差值=( 0+ 1) - 0= 1 【 例例 2 】為為研究工資水研究工資水平與工作年平與工作年限和性別之限和性別之間的關(guān)系，間的關(guān)系，在某行業(yè)中在某行業(yè)中隨機(jī)抽取隨機(jī)抽取10名職工，所名職工，所得數(shù)據(jù)如右得數(shù)據(jù)如右表表ANOVAb900092324500461.30021.357.001a14750777210725.3431.0E+079Re

18、gressionResidualTotalModel1Sum ofSquaresdfMean SquareFSig.Predictors: (Constant), X2, X1a. Dependent Variable: Yb. Coefficientsa930.495466.9741.993.087387.61662.565.9316.195.0001262.693314.127.6044.020.005(Constant)X1X2Model1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Depen

19、dent Variable: Ya. Model Summary.927a.859.819 459.048RR SquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), X2, X1a. 引進(jìn)虛擬變量時(shí)，回歸方程可寫(xiě)為：引進(jìn)虛擬變量時(shí)，回歸方程可寫(xiě)為： E(y) = 0+ 1x1+ 2x2女女( x2=0)：E(y|女性女性) = 0 + 1x1男男(x2=1)：E(y|男性男性) =( 0 + 2 ) + 1x1 0的含義表示：女性職工的期望月工資收入的含義表示：女性職工的期望月工資收入 ( 0+ 2)的含義

20、表示：男性職工的期望月工資收入的含義表示：男性職工的期望月工資收入 1含義表示：工作年限每增加含義表示：工作年限每增加1年，男性或女性工資的平年，男性或女性工資的平均增加值均增加值 2含義表示：男性職工的期望月工資收入與女性職工的含義表示：男性職工的期望月工資收入與女性職工的期望月工資收入之間的差值期望月工資收入之間的差值 ( 0+ 2) - 0= 24.2 含多個(gè)虛擬自變量的回歸含多個(gè)虛擬自變量的回歸 例例3：分析某地區(qū)婦女的年齡、文化程度及居住地狀況：分析某地區(qū)婦女的年齡、文化程度及居住地狀況對(duì)其曾生子女?dāng)?shù)的影響。對(duì)其曾生子女?dāng)?shù)的影響。 定量變量定量變量: 年齡年齡 定性變量定性變量:文化

21、程度、地區(qū)文化程度、地區(qū) 原變量編碼值原變量編碼值 虛擬變量賦值的操作虛擬變量賦值的操作文化程度文化程度=1（文盲）（文盲） 所有所有EDU=0文化程度文化程度=2（小學(xué)）（小學(xué)） EDU2=1,其他其他EDU=0文化程度文化程度=3（初中）（初中） EDU3=1,其他其他EDU=0文化程度文化程度=4（高中）（高中） EDU4=1,其他其他EDU=0文化程度文化程度=5（大學(xué)）（大學(xué)） EDU5=1,其他其他EDU=0 地區(qū)地區(qū)=1（城市）（城市） AREA=1 地區(qū)地區(qū)=2（農(nóng)村）（農(nóng)村） AREA=0A AN NO OV VA Ab b18.58663.09832.759.000a.85

22、19.09519.43815RegressionResidualTotalModel1Sum ofSquaresdfMean SquareFSig.Predictors: (Constant), AREA, ED3, 年齡, ED2, ED4, ED5a. Dependent Variable: 生子女?dāng)?shù)b. M Mo od de el l S Su um mm ma ar ry y.978a.956.927.30751Model1RR SquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), AREA, ED

23、3, 年齡, ED2, ED4,ED5a. 應(yīng)用應(yīng)用SPSSSPSS建立回歸方程建立回歸方程C Co oe ef ff fi ic ci ie en nt ts sa a1.409.6822.066.069.068.013.5695.183.001-1.127.295-.399-3.820.004-1.309.352-.514-3.723.005-1.576.382-.558-4.127.003-1.569.370-.616-4.240.002-.486.162-.220-2.989.015(Constant)年齡ED2ED3ED4ED5AREAModel1BStd. ErrorUnstand

24、ardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable: 生子女?dāng)?shù)a. 回歸方程的解釋回歸方程的解釋當(dāng)案例在兩個(gè)分類(lèi)變量都等于當(dāng)案例在兩個(gè)分類(lèi)變量都等于0時(shí)，即文化程度為文盲，居住地在農(nóng)村時(shí)，即文化程度為文盲，居住地在農(nóng)村時(shí)，此種情況稱(chēng)為參照類(lèi)（其他情況將與此進(jìn)行比較），其回歸方程為：時(shí)，此種情況稱(chēng)為參照類(lèi)（其他情況將與此進(jìn)行比較），其回歸方程為：表明所有參照類(lèi)婦女年齡每上升表明所有參照類(lèi)婦女年齡每上升1歲，其曾生子女?dāng)?shù)的平均變化量為歲，其曾生子女?dāng)?shù)的平均變化量為0.068個(gè)。個(gè)。 當(dāng)文化程度為小學(xué)，居住地為

25、農(nóng)村時(shí)：當(dāng)文化程度為小學(xué)，居住地為農(nóng)村時(shí)： 表明，對(duì)于相同年齡和居住地而言，小學(xué)文化程度婦女比文表明，對(duì)于相同年齡和居住地而言，小學(xué)文化程度婦女比文盲婦女曾生子女?dāng)?shù)多出盲婦女曾生子女?dāng)?shù)多出b2個(gè)部分，即少生個(gè)部分，即少生1.13個(gè)子女。個(gè)子女。 當(dāng)教育程度為文盲、居住地為城市時(shí)，當(dāng)教育程度為文盲、居住地為城市時(shí)，表明，對(duì)于相同年齡和文化程度而言，城市婦女比農(nóng)村表明，對(duì)于相同年齡和文化程度而言，城市婦女比農(nóng)村婦女曾生子女?dāng)?shù)多出婦女曾生子女?dāng)?shù)多出b6個(gè)部分，即少生個(gè)部分，即少生0.49個(gè)子女。個(gè)子女。 總之，該回歸方程表示總之，該回歸方程表示： 參照類(lèi)參照類(lèi)婦女曾生子女?dāng)?shù)對(duì)年齡的回歸直線的婦女曾生

26、子女?dāng)?shù)對(duì)年齡的回歸直線的截?fù)?jù)為截?fù)?jù)為1.41，年，年齡每上升齡每上升1歲，參照類(lèi)婦女歲，參照類(lèi)婦女平均曾生子女?dāng)?shù)上升平均曾生子女?dāng)?shù)上升0.068個(gè)。個(gè)。 城市婦女城市婦女比農(nóng)村婦女的平均曾生子女?dāng)?shù)比農(nóng)村婦女的平均曾生子女?dāng)?shù)少少0.49個(gè)。個(gè)。 小學(xué)、初中、高中和大學(xué)小學(xué)、初中、高中和大學(xué)文化程度婦女的平均曾生子女?dāng)?shù)文化程度婦女的平均曾生子女?dāng)?shù)分別比文盲婦女分別比文盲婦女少少1.13、1.31、1.58、1.57個(gè)個(gè)（在年齡和居（在年齡和居住地相同時(shí)）。住地相同時(shí)）。 文化程度在實(shí)際中是一個(gè)序次變量?？梢杂梦幕潭仍趯?shí)際中是一個(gè)序次變量?？梢杂?表示表示序次變量個(gè)相鄰分類(lèi)的實(shí)際效應(yīng)序次變量個(gè)相鄰分類(lèi)的實(shí)際效應(yīng)，如初中的邊際效應(yīng)為：，如初中的邊際效應(yīng)為：w類(lèi)似，可以計(jì)算下面的邊際效應(yīng)：類(lèi)似，可以計(jì)算下面的邊際效應(yīng)：w小學(xué)小學(xué)= -1.13