Mnoho lidí například nerado standardizuje fiktivní proměnné, které mají pouze hodnoty 0 a 1, protože „zvýšení o jednu směrodatnou odchylku“není něco, co by se s takovou proměnnou mohlo ve skutečnosti stát. Možná budete chtít ponechat fiktivní proměnné nestandardizované a zároveň standardizovat spojité X proměnné.
Potřebuji standardizovat závislou proměnnou?
Měli byste standardizovat proměnné když váš regresní model obsahuje polynomické členy nebo interakční členy. I když tyto typy termínů mohou poskytnout extrémně důležité informace o vztahu mezi odpovědí a prediktorovými proměnnými, vytvářejí také nadměrné množství multikolinearity.
Má smysl standardizovat binární proměnné?
Někteří výzkumníci jsou pro standardizaci binárních proměnných, protože by všechny prediktory byly na stejném měřítku. Je to standardní postup v penalizované regresi (laso). V tomto případě výzkumníci ignorují interpretaci proměnných.
Měli bychom standardizovat kategorické proměnné?
Je běžnou praxí standardizovat nebo centrovat proměnné, aby byla data lépe interpretovatelná v jednoduché analýze sklonů; avšak kategorické proměnné by nikdy neměly být standardizovány nebo centrovány. Tento test lze použít se všemi kódovacími systémy.
Jak standardizujete různé proměnné?
Zpravidla ke standardizaciproměnné, vypočítáte průměr a směrodatnou odchylku pro proměnnou. Poté pro každou pozorovanou hodnotu proměnné odečtete průměr a vydělíte směrodatnou odchylkou.
