Coeficientul de regresie standardizat, găsit prin înmulțirea coeficientului de regresie bi cu SXi și împărțind-o la SY, reprezintă schimbarea așteptată în Y (în unități standardizate de SY unde fiecare „unitate” este o unitate statistică egală cu o abatere standard) din cauza creșterii Xi a uneia dintre unitățile sale standardizate (…
Cum interpretați coeficienții de regresie standardizați?
Un coeficient beta standardizat compară puterea efectului fiecărei variabile independente individuale cu variabila dependentă. Cu cât valoarea absolută a coeficientului beta este mai mare, cu atât efectul este mai puternic. De exemplu, o versiune beta a -. 9 are un efect mai puternic decât o versiune beta de +.
Ar trebui să folosesc coeficienți standardizați sau nestandardizați în regresie?
Când doriți să găsiți variabile independente cu mai mult impact asupra variabilei dvs. dependente, trebuie să utilizați coeficienți standardizați pentru a le identifica. Într-adevăr, o variabilă independentă cu un coeficient standardizat mai mare va avea un efect mai mare asupra variabilei dependente.
Coeficienții standardizați pot fi mai mari de 1?
Coeficienții standardizați pot fi mai mari decât 1,00, așa cum explică articolul respectiv și este ușor de demonstrat. Dacă ar trebui excluse depinde de motivul pentru care s-au întâmplat - dar probabil nu. Sunt un semn că ai cevacoliniaritate destul de serioasă.
Care este diferența dintre coeficienții de regresie nestandardizați și standardizați?
Spre deosebire de coeficienții standardizați, care sunt unități normalizate-mai puțin coeficienți, un coeficient nestandardizat are unități și o scară de „viață reală”. Un coeficient nestandardizat reprezintă cantitatea de modificare într-o variabilă dependentă Y datorită unei modificări de 1 unitate a variabilei independente X.
