Pavyzdžiui, daugelis žmonių nemėgsta standartizuoti netikrų kintamųjų, kurių reikšmės yra tik 0 ir 1, nes „vienas standartinio nuokrypio padidėjimas“nėra kažkas, kas iš tikrųjų gali įvykti naudojant tokį kintamąjį. Taigi, galbūt norėsite nestandartizuoti netikrus kintamuosius, o standartizuodami tęstinius X kintamuosius.
Ar man reikia standartizuoti priklausomą kintamąjį?
Turite standartizuoti kintamuosius kai jūsų regresijos modelyje yra daugianario terminų arba sąveikos terminų. Nors šių tipų terminai gali suteikti itin svarbios informacijos apie atsako ir nuspėjamųjų kintamųjų ryšį, jie taip pat sukuria per daug daugiakolineariškumo.
Ar prasminga standartizuoti dvejetainius kintamuosius?
Kai kurie tyrinėtojai pasisako už dvejetainių kintamųjų standartizavimą, nes tai padarytų visus numatytojus tos pačios skalės. Tai yra standartinė baudžiamosios regresijos (lasso) praktika. Šiuo atveju mokslininkai nepaiso kintamųjų aiškinimo.
Ar turėtume standartizuoti kategorinius kintamuosius?
Įprasta kintamuosius standartizuoti arba centruoti, kad duomenis būtų lengviau interpretuoti atliekant paprastą nuolydžių analizę; tačiau kategoriniai kintamieji niekada neturėtų būti standartizuoti arba centruoti. Šį testą galima naudoti su visomis kodavimo sistemomis.
Kaip standartizuoti skirtingus kintamuosius?
Paprastai standartizuotikintamuosius, apskaičiuojate vidurkį ir standartinį nuokrypį kintamajam. Tada iš kiekvienos stebimos kintamojo reikšmės atimate vidurkį ir padalinate iš standartinio nuokrypio.
