Il coefficiente di regressione standard, trovato moltiplicando il coefficiente di regressione bi per SXi e dividendo per SY, rappresenta la variazione attesa in Y (in unità standardizzate di SY dove ogni “unità” è un'unità statistica uguale a una deviazione standard) a causa di un aumento di Xi di una delle sue unità standardizzate (…
Come interpreti i coefficienti di regressione standardizzati?
Un coefficiente beta standardizzato confronta l'intensità dell'effetto di ogni singola variabile indipendente con la variabile dipendente. Maggiore è il valore assoluto del coefficiente beta, maggiore è l'effetto. Ad esempio, una beta di -. 9 ha un effetto più forte di una beta di +.
Dovrei usare coefficienti standardizzati o non standardizzati nella regressione?
Quando vuoi trovare variabili indipendenti con un maggiore impatto sulla tua variabile dipendente devi usare coefficienti standardizzati per identificarle. Infatti, una variabile indipendente con un coefficiente standardizzato maggiore avrà un effetto maggiore sulla variabile dipendente.
I coefficienti standardizzati possono essere maggiori di 1?
I coefficienti standardizzati possono essere maggiori di 1.00, come spiega quell'articolo e come è facile da dimostrare. Se debbano essere esclusi dipende dal motivo per cui sono accaduti, ma probabilmente no. Sono un segno che ne hai alcunicollinearità piuttosto seria.
Qual è la differenza tra coefficienti di regressione non standardizzati e standardizzati?
A differenza dei coefficienti standardizzati, che sono coefficienti unitari normalizzati-meno, un coefficiente non standardizzato ha unità e una scala 'vita reale'. Un coefficiente non standardizzato rappresenta la quantità di variazione in una variabile dipendente Y dovuta a una modifica di 1 unità della variabile indipendente X.
