这个是可以做回归分析的，你定义虚拟变量就行的。如果是两个（如性别）那么定义为0和1即可，但是方程中如果全是定性或者定序变量，建议楼主用方差分析！

可以做回归分析，只不过自变量的数据是不连续的双值变量（也称“虚拟变量”），即这个变量只有两个值，0和1（“是”和“非”）。这种数据主要是用来衡量质的变化。

如何处理数据：
1）性别：性别只有男和女两个值。所以可设置一个变量a来表示性别，a=1表示女，a=0表示男。
2）职业、学历等要稍微复杂一点，因为它们的分类情况不止两种：
  如学历，若分为小学，初中，高中，大学四个层次。就需要设置4个自变量b1，b2，b3，b4。
  b1=1小学；b1=0其它。
  b2=1初中；b2=0其它。
  b3=1高中；b3=0其它。
  b4=1大学；b4=0其它。
  而不是只用一个变量表示，如b1=1，2，3，4。因为这中间的差距不是等距的关系。

可以做
引入虚拟变量
虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。 　　例如，反映文程度的虚拟变量可取为：1:本科学历；0：非本科学历
在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： 　
1）如果有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。　例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个虚拟变量；再如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个虚拟变量。 　　
2）关于定型变量中哪个取0哪个取1是任意的，不影响检验结果。 　
3）若定型变量取值为0，所对应的类别称为基础类别。 　
4)对于多于两个类别的定型变量可采用设一个虚拟变量，而对于不同类别采取赋值不同的方法处理。

自己对这个也不是特别的清楚，来这里正好看到楼上几位的回复，又懂了不少，谢谢楼上的朋友啊，(*^__^*)

定义虚拟变量后，可以考虑用logit回归，做影响因素分析。