标准化回归系数与非标准化回归系数的区别

在回归分析中，标准化回归系数和非标准化回归系数是两个重要的指标，它们各自有不同的用途和适用场景。以下是关于何时使用哪种系数的详细解释：

1. 非标准化回归系数

• 定义：非标准化回归系数是直接反映自变量对因变量的直接影响，它没有进行标准化处理，因此会受到量纲的影响。
• 用途：
  • 构建回归模型：在构建回归模型时，使用非标准化回归系数。它是方程中不同自变量对应的原始回归系数，反映了在其他自变量不变的情况下，该自变量每变化一个单位对因变量作用的大小。
  • 预测：通过非标准化回归系数构建的回归方程，可以对因变量进行预测。例如，给定自变量的值，可以计算出因变量的预测值。

2. 标准化回归系数

• 定义：标准化回归系数是反映了自变量对因变量的相对影响程度，它经过标准化处理，消除了量纲的影响。
• 用途：
  • 比较影响大小：标准化回归系数用于比较不同自变量对因变量的影响大小。标准化回归系数的绝对值越大，说明该自变量对因变量的影响越大。
  • 消除量纲影响：由于标准化回归系数消除了量纲的影响，使得不同变量之间具有可比性，因此在比较不同变量的影响时，使用标准化回归系数更为合适。

3. 何时使用哪种系数

• 使用非标准化回归系数：
  • 当你需要构建回归模型并进行预测时，使用非标准化回归系数。
  • 当你需要解释自变量对因变量的直接影响时，使用非标准化回归系数。
• 使用标准化回归系数：
  • 当你需要比较不同自变量对因变量的影响大小时，使用标准化回归系数。
  • 当你需要消除量纲影响，使得不同变量之间具有可比性时，使用标准化回归系数。

4. 示例

假设我们有一个回归模型，因变量是当前工资，自变量包括起始工资、受教育年限和收入月数。在SPSSAU(在线SPSS)中，我们可以得到非标准化回归系数和标准化回归系数。

• 非标准化回归系数：用于构建回归方程，例如，当前工资 = 常数项 + 起始工资 * 1.689 + 受教育年限 * 155.701 + 收入月数 * 0.123。通过这个方程，我们可以预测某个员工的当前工资。
• 标准化回归系数：用于比较不同自变量对当前工资的影响大小。例如，如果起始工资的标准化回归系数绝对值最大，说明起始工资对当前工资的影响最大。

总结

• 非标准化回归系数：用于构建模型和预测。
• 标准化回归系数：用于比较不同自变量的影响大小。

在SPSSAU(网页SPSS)中，你可以轻松地获取这两种系数，并根据你的分析需求选择合适的系数进行解读和应用。