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怎样进行最优尺度回归？分类变量或者等级变量如何做回归？数据不连续如何做回归？变量不是正太分布怎样做回归？这些问题我们都可以使用最优尺度回归的方法来解决。我们拿一个分类变量来说，最优尺度就是将不同的类别给一个评分，将评分带入到回归方程中进行估计，进而可以估计出回归系数，我们拿一个例子来说明一下：
学校进行课程改革，6个班级采用6种不同的教学模式，我们想看看不同的教学模式是否对学生的期末数学成绩产生影响，自变量有教学模式和高考数学成绩，因变量是期末数学成绩。6个班级就构成了一个分类变量，分类变量需要进行最优尺度估计
我们先打开最优尺度回归的对话框，如图所示
- 将自变量和因变量都分别放入不同的框中，如图嗾使
- 课程类别是分类变量，我们选中它，然后点【define scale】
- 在打开的对话框中，我们选择【nominal】，点击【continue】
- 回到主对话框，点击【ok】就开始进行估计
- 结果输出基本上都是和其他回归方法没有太大差别，我们主要看对不同课程的评分，这个评分实际上是进入回归的分数，我们是用这个分数代表了不同的类别。
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