Byvoorbeeld, baie mense hou nie daarvan om dummy-veranderlikes, wat slegs waardes van 0 en 1 het, te standaardiseer nie, want 'n "een standaardafwykingverhoging" is nie iets wat eintlik met so 'n veranderlike kan gebeur nie. Ergo, jy wil dalk die dummy-veranderlikes ongestandaardiseerd laat terwyl jy deurlopende X-veranderlikes standaardiseer.
Moet ek afhanklike veranderlike standaardiseer?
Jy moet die veranderlikes standaardiseer wanneer jou regressiemodel polinoomterme of interaksieterme bevat. Alhoewel hierdie tipe terme uiters belangrike inligting oor die verwantskap tussen die respons- en voorspellerveranderlikes kan verskaf, produseer dit ook buitensporige hoeveelhede multikollineariteit.
Maak dit sin om binêre veranderlikes te standaardiseer?
Sommige navorsers is ten gunste daarvan om binêre veranderlikes te standaardiseer, aangesien dit alle voorspellers op dieselfde skaal sal maak. Dit is 'n standaardpraktyk in gepenaliseerde regressie (lasso). In hierdie geval ignoreer navorsers die interpretasie van veranderlikes.
Moet ons kategoriese veranderlikes standaardiseer?
Dit is algemene praktyk om veranderlikes te standaardiseer of te sentreer om die data meer interpreteerbaar te maak in eenvoudige hellingsanalise; kategoriese veranderlikes moet egter nooit gestandaardiseer of gesentreer word nie. Hierdie toets kan met alle koderingstelsels gebruik word.
Hoe standaardiseer jy verskillende veranderlikes?
Tipies, om te standaardiseerveranderlikes, bereken jy die gemiddelde en standaardafwyking vir 'n veranderlike. Dan, vir elke waargenome waarde van die veranderlike, trek jy die gemiddelde af en deel deur die standaardafwyking.
