在“拟合模型”平台的“逐步”特质中，对于包含分类变量的模型，需注意以下信息：
• 回归模型包含名义型或有序型效应时，这些效应用一组指标变量表示。
• 分类效应只有两个水平时，该效应用单个指标变量表示。
• 分类效应有 k 个水平（其中 k > 2）时，它必须用 k-1 个指标变量表示。
在“拟合模型”平台的“逐步”特质中，以分层方式对分类变量（名义型和有序型）进行编码。该编码方式不同于其他最小二乘法拟合平台中的编码方式。在分层编码中，将分类变量的水平逐个拆分为最能分隔响应均值的水平组。该拆分过程实现了用 k - 1 个项表示 k 个水平的分类变量的目标。
注意：在分层编码中，构造的初始项表示实现最大分隔的组。该编码方案的优势是这些信息性项有可能先进入模型。