Например, много хора не обичат да стандартизират фиктивни променливи, които имат само стойности от 0 и 1, тъй като „увеличение с едно стандартно отклонение” не е нещо, което всъщност може да се случи с такава променлива. Следователно, може да искате да оставите фиктивните променливи нестандартизирани, докато стандартизирате непрекъснатите X променливи.
Трябва ли да стандартизирам зависима променлива?
Трябва да стандартизирате променливите когато вашият регресионен модел съдържа полиномни термини или термини за взаимодействие. Въпреки че тези видове термини могат да предоставят изключително важна информация за връзката между отговора и променливите предиктори, те също така произвеждат прекомерни количества мултиколинеарност.
Има ли смисъл да се стандартизират двоични променливи?
Някои изследователи подкрепят стандартизирането на двоични променливи, тъй като това би направило всички прогнози в една и съща скала. Това е стандартна практика в наказаната регресия (ласо). В този случай изследователите пренебрегват тълкуването на променливите.
Трябва ли да стандартизираме категоричните променливи?
Обща практика е да се стандартизират или центрират променливи, за да се направят данните по-интерпретируеми при прост анализ на наклоните; обаче категориалните променливи никога не трябва да бъдат стандартизирани или центрирани. Този тест може да се използва с всички системи за кодиране.
Как стандартизирате различни променливи?
Обикновено за стандартизиранепроменливи, вие изчислявате средното и стандартното отклонение за променлива. След това, за всяка наблюдавана стойност на променливата, изваждате средната стойност и разделяте на стандартното отклонение.
