Мисалы, көптөгөн адамдар 0 жана 1 маанилерине ээ болгон жасалма өзгөрмөлөрдү стандартташтырууну жактырбайт, анткени “бир стандарттык четтөөнүн көбөйүшү” мындай өзгөрмө менен иш жүзүндө боло турган нерсе эмес. Демек, сиз дамма өзгөрмөлөрдү стандарттуу эмес калтырып, үзгүлтүксүз X өзгөрмөлөрдү стандартташтырсаңыз болот.
Мен көз каранды өзгөрмөнү стандартташтырышым керекпи?
Регрессия моделиңизде полиномдук терминдер же өз ара аракеттенүү шарттары камтылганда өзгөрмөлөрдү стандартташтырыңыз. Терминдердин бул түрлөрү жооп менен болжолдоочу өзгөрмөлөрдүн ортосундагы байланыш жөнүндө өтө маанилүү маалыматты камсыз кылганы менен, алар өтө көп сандагы мультиколлинеардуулукту жаратат.
Экилик өзгөрмөлөрдү стандартташтыруунун мааниси барбы?
Кээ бир изилдөөчүлөр экилик өзгөрмөлөрдү стандартташтырууну жакташат, анткени ал бардык божомолдоочуларды бирдей масштабда жасайт. Бул жазаланган регрессиядагы стандарттуу практика (лассо). Бул учурда изилдөөчүлөр өзгөрмөлөрдүн интерпретациясын этибарга алышпайт.
Категориялык өзгөрмөлөрдү стандартташтырышыбыз керекпи?
Жөнөкөй эңкейиштерди талдоодо маалыматтарды чечмеленүүчү кылуу үчүн өзгөрмөлөрдү стандартташтыруу же борборлоштуруу кеңири таралган практика; бирок категориялык өзгөрмөлөр эч качан стандартташтырылбашы же борборлошпоосу керек. Бул тестти бардык коддоо системалары менен колдонсо болот.
Ар кандай өзгөрмөлөрдү кантип стандартташтырасыз?
Адатта стандартташтыруу үчүнөзгөрмөлөр үчүн, өзгөрмө үчүнорточо жана стандарттык четтөөнү эсептейсиз. Андан кийин, өзгөрмөнүн ар бир байкалган мааниси үчүн ортону алып, стандарттык четтөөгө бөлөсүз.
