Ta có thể mở rộng mô hình cho trường hợp nhiều biế định lượng, nhiều biến định tính.
Biến giả trong phân tích mùa vụi i i i i i i D D D X Y = β1 + β2 1 + β3 2 + β4 3 + β5 + ε
Giả sử ta muốn thực hiện hồi quy về hoa hồng tại một thành phố CT theo giá cả của hoa hồng trong các giai đoạn theo quí từ năm 2002 đến năm 2006. Xem xét số liệu cho thấy trong năm nhu cầu về hòa hồng đều cao nhất vào quí 1, có lẽ quí 1 có tác động mùa. Vì vậy nhà nghiên cứu đề nghị mô hình:
Một năm có 4 quí, vì vậy biến mùa có 4 phạm trù, nên ta dùng 3 biến giả, phạm trù cơ sở là quí 1.
Tương tác trong HQ biến giả
Người ta thấy rằng dễ dàng kiếm sống bằng nhiều việc nếu sống ở Miên Nam, hay nói nhiều việc nếu sống ở Miên Nam, hay nói cách khác là có ảnh hưởng tương tác, sự khác biệt giữa người sống tại MN và người sống ở Miền khác lên thu nhập. Do đó ta có mô hình để đo lường sự ảnh hưởng đó:
ii i i i i i D D D X Y = β1 + β2 1 + β3 2 + β4( 2 ) + ε
Để kiểm định sự tương tác có ý nghĩa không về mặt thống kê ta dùng kiểm định t. về mặt thống kê ta dùng kiểm định t.
Một số lưu ý khi sử dụng biến giả
1. Nếu biến giả có m phạm trù thì chỉ đưa ra (m- 1) biến giả (để tránh đa cộng tuyến hoàn hảo). 2. Trong việc giải thích kết quả của mô hình sử
dụng biến giả, điều then chốt là phải biết được giá trị 1 & 0 được gắn như thế nào.
3. Phạm trù được gắn cho giá trị 0 thường được gọi là phạm trù cơ sở, mốc, kiểm soát, so gọi là phạm trù cơ sở, mốc, kiểm soát, so sánh, tham chiếu hay loại bỏ. Nó là cơ sở xét trên khía cạnh là ta thực hiện các so sánh với phạm trù đó.
4. Hệ số gắn với biến giả có thể được gọi là hệ số tung độ gốc chênh lệch do nó cho biết giá trị tung độ gốc chênh lệch do nó cho biết giá trị của tung độ gốc của phạm trù nhận giá trị 1 khác giá trị tung độ của phạm trù cơ sở là bao nhiêu