Например, многие люди не любят стандартизировать фиктивные переменные, которые имеют только значения 0 и 1, потому что «увеличение на одно стандартное отклонение» не может произойти с такой переменной. Следовательно, вы можете оставить фиктивные переменные нестандартизированными при стандартизации непрерывных переменных X.
Нужно ли стандартизировать зависимую переменную?
Вы должны стандартизировать переменные, если ваша регрессионная модель содержит полиномиальные члены или условия взаимодействия. Хотя эти типы терминов могут предоставить чрезвычайно важную информацию о взаимосвязи между откликом и переменными-предикторами, они также создают чрезмерную мультиколлинеарность.
Есть ли смысл стандартизировать бинарные переменные?
Некоторые исследователи выступают за стандартизацию бинарных переменных, поскольку это сделало бы все предикторы на одной шкале. Это стандартная практика штрафной регрессии (лассо). В этом случае исследователи игнорируют интерпретацию переменных.
Должны ли мы стандартизировать категориальные переменные?
Общей практикой является стандартизация или центрирование переменных, чтобы сделать данные более интерпретируемыми при простом анализе склонов; однако категориальные переменные никогда не следует стандартизировать или центрировать. Этот тест можно использовать со всеми системами кодирования.
Как вы стандартизируете различные переменные?
Обычно для стандартизациипеременных, вы вычисляете среднее значение и стандартное отклонение для переменной. Затем для каждого наблюдаемого значения переменной вы вычитаете среднее значение и делите на стандартное отклонение.
