哑变量是临床医学研究和统计分析中的重要概念，特别是在处理分类变量时具有不可忽视的作用。哑变量的引入帮助研究者将分类变量转化为适合回归分析的形式，避免了因分类变量本身的非数值性或无序性而带来的误导。在本文中，将详细探讨哑变量的基本原理、应用场景及其在R语言中的实现，并结合临床医学中的具体案例进行分析。
一、为什么要注重哑变量
回归模型是统计分析中的一种基本方法，广泛用于定量研究中预测因变量（目标变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间的关系。它在许多领域如经济学、医学、工程学、社会学等都有广泛的应用。在实际应用场景中，众多自变量并非连续型的数据类型，而是分类变量，诸如性别、教育水平以及职业类别等。此类变量在回归分析过程中通常会被处理成哑变量，也就是将分类变量转变为以 0 和 1 表示的数值形式，从而便于回归模型进行计算。对于新手而言，对哑变量的处理在回归分析中属于一项至关重要的任务，然而却常常遭到忽略或者未能得到恰当处理。如此一来，便极有可能引发潜在的错误。
1、哑变量的定义及其在回归模型中的作用
哑变量（dummy var
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