虚拟变量（Dummy Variable），又称名义变量或哑变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。在研究一个因变量的时候，解释变量中除了定量变量，有时候会有一些定性变量，比如性别、年龄、宗教、民族、婚姻状况、教育程度等。这些定性变量也可以成为指标变量或分类变量。此时需要使用虚拟变量。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。如果某个因素有n种选择，则将其用哑变量引入模型时，要设置n-1个哑变量，以避免完全的多重共线性。如性别的选择有两种，则引入一个哑变量，是男则数值为1，否则为0，当然也可以设置为女为1，否则为0。季节的选择有4个，则引入3个哑变量，哑变量1：春为1，否则为0.哑变量2：夏为1，否则为0.哑变量3：秋为1，否则为0.

对于有序变量，如轻、中、重，则要酌情考虑。如果样本量足够大的话，也进行哑变量化，这样可以得到不同级别的差异。但是如果样本量不够大时，哑变量化造成变量数目上升，使回归结果变得不可靠，只能适得其反。

哑变量设置的原则
在模型中引入多个哑变量时，哑变量的个数应按下列原则确定：如果有n种互斥的属性类型，在模型中引入（n-1）个哑变量。例如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个哑变量

回归分析
在spss中，logistics回归中，有专门的选项来处理需要哑变量化的变量，只需单击“Categorical..”进行设置即可。但是对于多元线性回归就没有那么幸运了。
用computer或recode设置一组哑变量。由于哑变量是一个整体变量，所以进行变量筛选时必须共同进退。因此，将所有哑变量同一般变量一下直接进行筛选是不对的，会出现一部分变量进入一部分变量未进入的情形。解决的方法是：将同一因素下的哑变量进行归组，在纳入方法中选择了“ENTER”来确保这些哑变量同进同出，而其它连续型变量和二分类变量则归为另一组，纳入方法为STEPWISE。然后在没有纳入这组哑变量的情况下再做一次STEPWISE，再来比较是不是应该纳入这组哑变量。

在sas中，哑变量的设置需要另外写程序，但是在回归程序中，则比较简单。eg.因变量y，自变量x1，x2，哑变量组x31 x32 x33，
proc reg;
  model y=x1 x2 {x31 x32 x33} /selection=stepwise;
run;
即，把哑变量组用{}括起来就可以了。