Le coefficient de régression standardisé, trouvé en multipliant le coefficient de régression bi par SXi et en le divisant par SY, représente le changement attendu en Y (en unités standardisées de SY où chaque « unité » est une unité statistique égale à un écart-type) en raison d'une augmentation de Xi de l'une de ses unités standardisées (…
Comment interprétez-vous les coefficients de régression standardisés ?
Un coefficient bêta standardisé compare la force de l'effet de chaque variable indépendante individuelle à la variable dépendante. Plus la valeur absolue du coefficient bêta est élevée, plus l'effet est fort. Par exemple, un bêta de -. 9 a un effet plus fort qu'un bêta de +.
Dois-je utiliser des coefficients standardisés ou non standardisés dans la régression ?
Lorsque vous souhaitez trouver des variables indépendantes ayant plus d'impact sur votre variable dépendante, vous devez utiliser coefficients standardisés pour les identifier. En effet, une variable indépendante avec un coefficient standardisé plus grand aura un effet plus important sur la variable dépendante.
Les coefficients normalisés peuvent-ils être supérieurs à 1 ?
Les coefficients standardisés peuvent être supérieurs à 1,00, comme l'explique cet article et comme il est facile de le démontrer. La question de savoir si elles doivent être exclues dépend de la raison pour laquelle elles se sont produites - mais probablement pas. Ils sont un signe que vous en avezcolinéarité assez sérieuse.
Quelle est la différence entre les coefficients de régression non standardisés et standardisés ?
Contrairement aux coefficients standardisés, qui sont des moins coefficients normalisés, un coefficient non standardisé a des unités et une échelle « réelle ». Un coefficient non standardisé représente la quantité de changement dans une variable dépendante Y due à un changement d'une unité de la variable indépendante X.
