რიცხვითი ცვლადი, რომელიც იღებს მხოლოდ ორ მნიშვნელობას 0 ან 1, იმისათვის, რომ მიუთითოს გარკვეული კატეგორიული ეფექტის ყოფნა არ ყოფნაზე, სხვა სიტყვებით, კვლევისათვის აღებულ შერჩევას ყოფს კატეგორიებად რაიმე თვისებრივი ნიშნის მიხედვით. გამოიყენება რეგრესიულ ანალიზში, როგორც ერთ-ერთი დამოუკიდებელი ცვლადი, რათა რეგრესიის მოდელში წარმოდგენილი იყოს შერჩევის სხვადასხვა ქვეჯგუფი. რეგრესიის მოდელში, მუნჯი ცვლადების ჩართვით, დამოკიდებულ ცვლადზე განიხილება მოქმედება არა მხოლოდ რაოდენობრივი ცვლადებისა, არამედ თვისებრივისაც, როგორიცაა სქესი, პარტიული კუთვნილობა, გეოგრაფიული რაიონი და ა.შ.

მაგალითი: მუნჯი ცვლადი უდრის ნულს თუ რესპონდენტი ეკუთვნის საკონტროლო ჯგუფს და უდრის ერთს თუ რესპონდენტი ეკუთვნის ექსპერემენტალურ ჯგუფს, ან მუნჯი ცვლადი უდრის ნულს თუ რესპონდენტი ქალია და უდრის ერთს, თუ კაცია, უდრის ნულს, თუ არ ეწევა სიგარეტს და ერთს თუ ეწევა. მუნჯი ცვლადების შემოღებით აღარ არის საჭირო ბევრი რეგრესიული განტოლების განხილვა, მაგალითად ორი განტოლების დაწერა ცალკე კაცებისათვის და ცალკე ქალებისათვის. განვიხილოთ რეგრესიის მოდელი, სადაც მოცემულია სახელფასო ანაზღაურების (დამოკიდებული ცვლადი W) დამოკიდებულება სქესზე და განათლების მიღების ხანგრძლივობაზე (დამოუკიდებელი ცვლადები S და E ), W=${\alpha }_0+{\alpha }_{1}S+{\alpha }_{2}E$. აქ ცვლადი  S უდრის 1-ს თუ ცდის პირი ქალია და 0-ს თუ კაცია, E კი განათლების ხანგრძლივობაა გამოსახული წლებში. ამგვარი მოდელით შესაძლებელია ვიკვლევდეთ არსებობს თუ არა დისკრიმინაცია ხელფასის მხრივ ქალსა და მამაკაცს შორის. თუ კოეფიციენტი ${\alpha }_1<0$  ეს ნიშნავს, რომ განათლების ერთნაირი დონის პირობებში ქალი ნაკლებ ანაზღაურებას იღებს, ვიდრე კაცი.

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა