【二分點預測變項】
<P align=center><STRONG><FONT size=5>【<FONT color=red>二分點預測變項</FONT>】</FONT></STRONG></P> <P><STRONG>DichotomousPredictor(Variable)</STRONG></P><P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>【辭書名稱】教育大辭書</STRONG></P>
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<P><STRONG>迴歸預測的預測變項多為連續變項，但在廣義的線性模式(Thegenerallinearmodel)中，可以將類別變項以重新編碼的方式（如dummyeffct或orthogonalcoding）轉換成有意義的預測變項。</STRONG></P>
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<P><STRONG>如果該類別變項只有兩個類目，即稱二分點預測變項。</STRONG></P>
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<P><STRONG>比如說以焦慮預測臨場表現，假設男女生的臨場表現平均數有差異，那麼加入性別變項對臨場表現的預測將有助益，如果採dummycoding的方式將原有性別編碼（如男生1，女生2）轉為男生一，女生零，投入迴歸預測，其迴歸係數即是男女生臨場表現平均數差異（以女生的平均數為基準量）。</STRONG></P>
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<P><STRONG>這樣性別的變項就是二分點預測變項，編碼的處理使類別變項得以進入迴歸預測中，強化研究中相關訊息的統整。</STRONG></P>
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<P><STRONG>如在這個例子中，原本有的訊息可能是臨場表現與焦慮的相關為零點五，兩男女生臨場表現有顯著差異，性別以編碼進入迴歸預測後，新得到的複相關係數可能提升為零點六，如此一來，研究中各變項的訊息得以統整，對臨場表現的預測力也可以提升。</STRONG></P>
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<P><STRONG></STRONG> </P>轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary
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