我有一个基于调查的小数据集(大约80 obsv(&我想使用SAS对其进行逻辑回归。
我的调查包含一些变量(名为X1、X2、X3(，我想将它们重新组合为一个新创建的名为X4的变量的类别。
问题是这些变量X1-X3已经有类别(是/否/没有意见(
我如何将它们重新组合为X4的类别，但要考虑到它们的价值观？
帮助你理解我的问题：
Y(=1/0(=X1 X2 X3
X1-X3各有3个类别(是/否/无意见(
我想要的是 :
过程逻辑数据=有；型号Y=X4和其他，如年龄、城市。。。但是X4可以取3个值。
问题不在于在X1-X3的基础上创建X4，而在于如何影响X4 X1-X3各自的值？
(注意：我说X1-X3，但更多(
我在SAS做这件事，但即使是理论解释也会有帮助！
谢谢。
我认为注释在很大程度上是正确的——这可能对您的回归没有帮助。
但是——要回答如何做到这一点；通常你要做的是使用2(或3(的幂。
因此，对于典型的"；是/否"；如果你不关心第三个，你会分配这样的东西：
x4 = (x1) + (x2 * 2) + (x3 * 4);
那么这些值应该是这样的：
0 = (0,0,0)
1 = (1,0,0)
2 = (0,1,0)
3 = (1,1,0)
4 = (0,0,1)
5 = (1,0,1)
6 = (0,1,1)
7 = (1,1,1)
如果你真的想要"；没有意见"；作为一个类别(这很复杂，但在许多情况下，将"没有意见"的人包括在内并不理想，除非有一个意见实际上是相关的，最好将他们排除在外或估算价值(，那么你可以使用3的幂。它的工作方式与2的幂相同，只是有更多的类别组合(总共27个(。
x4 = (x1) + (x2 * 3) + (x3 * 9);
只要确保它们是0/1/2编码的，而不是1/2/3；如果它们是1/2/3，那么在乘法过程中减去一。
你还能做什么更好？你可以在理论上做一些优于实际分类的事情(这对你的过度拟合毫无帮助(。
一个有用的术语是"；"塌陷"；；例如，请参阅Bruce Lund等人的这篇论文(Plug:Bruce将在本月晚些时候为WUSS的回归中提供一个(非免费(类。您可以使用ANOVA来分析哪些变量对您的模型有贡献。您也可以使用一些其他过程，如GLMSELECT；这是一般回归中的一个主要主题。
你也可以看看因素分析，就像这本SAS书的节选。