将虚拟变量放入回归中，一定要少放一个虚拟变量，否则系统会提示存在多重 共线性问题。故本题选B。

在统计学中，名目变量（也称为分类变量）通常需要转换为虚拟变量（dummy variables）以便在回归模型中使用。如果一个名目尺度的变量被分为10组，那么需要设计的虚拟变量数目可以通过以下方法确定：

对于一个有 \( k \) 个类别的名目变量，通常需要 \( k-1 \) 个虚拟变量来表示。原因是使用 \( k-1 \) 个虚拟变量可以唯一地表示所有 \( k \) 个类别，而不需要冗余信息。具体来说，可以通过 \( k-1 \) 个虚拟变量的组合来表示第 \( k \) 个类别。

因此，如果名目尺度的变量被分为10组，则需要设计的虚拟变量数为 \( 10-1=9 \)。

所以，正确答案是：B: 9

专业分析：
1. **名目变量的定义**：名目变量是指那些没有内在顺序的分类变量，例如颜色（红、蓝、绿）、性别（男、女）等。
2. **虚拟变量的设计**：虚拟变量是二进制（0或1）的变量，用于表示名目变量的不同类别。每个虚拟变量表示一个类别是否存在。
3. **虚拟变量的数量**：对于一个有 \( k \) 个类别的名目变量，使用 \( k-1 \) 个虚拟变量就可以唯一地表示所有类别。这是因为第 \( k \) 个类别可以通过所有虚拟变量都为0来表示，从而避免了多重共线性问题。

例如：
- 如果名目变量有3个类别（A, B, C），则需要2个虚拟变量：
- \( D1 \): A=1, B=0, C=0
- \( D2 \): A=0, B=1, C=0
- 如果 \( D1 \) 和 \( D2 \) 都为0，则表示类别C。

按照这个逻辑，如果名目变量有10个类别，则需要9个虚拟变量来表示。