1、哑变量定义
2、什么情况下需要设置哑变量
- 1. 对于无序多分类变量，引入模型时需要转化为哑变量
举一个例子，如血型，一般分为A、B、O、AB四个类型，为无序多分类变量，通常情况下在录入数据的时候，为了使数据量化，我们常会将其赋值为1、2、3、4。
从数字的角度来看，赋值为1、2、3、4后，它们是具有从小到大一定的顺序关系的，而实际上，四种血型之间并没有这种大小关系存在，它们之间应该是相互平等独立的关系。如果按照1、2、3、4赋值并带入到回归模型中是不合理的，此时我们就需要将其转化为哑变量。
- 2. 对于有序多分类变量，引入模型时需要酌情考虑
例如疾病的严重程度，一般分为轻、中、重度，可认为是有序多分类变量，通常情况下我们也常会将其赋值为1、2、3（等距）或1、2、4（等比）等形式，通过由小到大的数字关系，来体现疾病严重程度之间一定的等级关系。
但需要注意的是，一旦赋值为上述等距或等比的数值形式，这在某种程度上是认为疾病的严重程度也呈现类似的等距或等比的关系。而事实上由于疾病在临床上的复杂性，不同的严重程度之间并非是严格的等距或等比关系，因此再赋值为上述形式就显得不太合理，此时可以将其转化为哑变量进行量化。
- 3. 对于连续性变量，进行变量转化时可以考虑设定为哑变量
对于连续性变量，很多人认为可以直接将其带入到回归模型中即可，但有时我们还需要结合实际的临床意义，对连续性变量作适当的转换。例如年龄，以连续性变量带入模型时，其解释为年龄每增加一岁时对于因变量的影响。但往往年龄增加一岁，其效应是很微弱的，并没有太大的实际意义。
此时，我们可以将年龄这个连续性变量进行离散化，按照10岁一个年龄段进行划分，如0-10、11-20、21-30、31-40等等，将每一组赋值为1、2、3、4，此时构建模型的回归系数就可以解释为年龄每增加10岁时对因变量的影响。
以上赋值方式是基于一个前提，即年龄与因变量之间存在着一定的线性关系。但有时候可能会出现以下情况，例如在年龄段较低和较高的人群中，某种疾病的死亡率较高，而在中青年人群中，死亡率却相对较低，年龄和死亡结局之间呈现一个U字型的关系，此时再将年龄段赋值为1、2、3、4就显得不太合理了。
因此，当我们无法确定自变量和因变量之间的变化关系，将连续性自变量离散化时，可以考虑进行哑变量转换。
还有一种情况，例如将BMI按照临床诊断标准分为体重过低、正常体重、超重、肥胖等几种分类时，由于不同分类之间划分的切点是不等距的，此时赋值为1、2、3就不太符合实际情况，也可以考虑将其转化为哑变量。
3、如何选择哑变量的参照组
在上面的内容中我们提到，对于有n个分类的自变量，需要产生n-1个哑变量，当所有n-1个哑变量取值都为0的时候，这就是该变量的第n类属性，即我们将这类属性作为参照。
例如上面提到的以职业因素为例，共分为学生、农民、工人、公务员、其他共5个分类，设定了4哑变量，其中职业因素中“其它”这个属性，每个哑变量的赋值均为0，此时我们就将“其它”这个属性作为参照，在最后进行模型解释时，所有类别哑变量的回归系数，均表示该哑变量与参照相比之后对因变量的影响。
在设定哑变量时，应该选择哪一类作为参照呢？
- 1. 一般情况下，可以选择有特定意义的，或者有一定顺序水平的类别作为参照
例如，婚姻状态分为未婚、已婚、离异、丧偶等情况，可以将“未婚”作为参照；或者如学历，分为小学、中学、大学、研究生等类别，存在着一定的顺序，可以将“小学”作为参照，以便于回归系数更容易解释。
- 2. 可以选择临床正常水平作为参照
例如，BMI按照临床诊断标准分为体重过低、正常体重、超重、肥胖等类别，此时可以选择“正常体重”作为参照，其他分类都与正常体重进行比较，更具有临床实际意义。
- 3. 还可以将研究者所关注的重点类别作为参照
例如血型，分为A、B、O、AB四个类型，研究者更关注O型血的人，因此可以将O型作为参照，来分析其他血型与O型相比后对于结局产生影响的差异。
4、引入哑变量的两种方式
- 加法方式是指，哑变量作为单独的自变量，有独立的系数，从几何意义上来讲，就是只改变回归直线的截距（constant），不改变斜率（B）；
- 乘法方式则正好相反，不改变截距，只改变斜率，因为哑变量在回归方程中不是作为一个独立的自变量，而是与其中某一个自变量相乘后作为一个自变量。
- 当然，也可以同时使用加法和乘法来引入哑变量，即同时改变截距和斜率。