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Qu’est-ce qu’un Coefficient Bêta normalisé?

Un coefficient bêta normalisé 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, une version bêta de -.9 a un effet plus fort qu’une bêta de +.8. Les coefficients bêta normalisés ont des écarts types comme unités. Cela signifie que les variables peuvent être facilement comparées les unes aux autres. En d’autres termes, les coefficients bêta standardisés sont les coefficients que vous obtiendriez si les variables de la régression étaient toutes converties en scores z avant d’exécuter l’analyse.

Bêtas en sortie SPSS.

Dans l’analyse de régression, différentes unités et différentes échelles sont souvent utilisées. Par exemple, une variable peut utiliser des dollars et une autre peut utiliser des pourcentages. La normalisation des coefficients signifie que vous pouvez comparer l’importance relative de chaque coefficient dans un modèle de régression.

Par exemple, disons que votre modèle impliquait la façon dont le revenu des parents et leur niveau d’éducation affectaient les gains à vie de leur progéniture. Le revenu des parents est mesuré en dollars et le niveau d’éducation est mesuré en années d’études. La normalisation de ces variables signifie qu’elles peuvent être comparées les unes aux autres dans le modèle. Disons que le revenu a un coefficient bêta standardisé avec une valeur de.2 et le niveau d’éducation a une version bêta de.34. Le modèle montre qu’à chaque augmentation d’un écart-type du revenu des parents, le revenu d’une progéniture augmente de.2 écarts types. Cela suppose que l’autre variable (niveau d’éducation) est maintenue constante. Avec une augmentation d’un écart-type du niveau d’éducation, les gains augmentent.34 écarts types – en supposant que le revenu du parent est maintenu constant.

Malgré le nom, ce ne sont pas les coefficients qui sont standardisés, mais les variables. Les bêtas sont calculés en soustrayant la moyenne de la variable et en la divisant par son écart-type. Il en résulte des variables normalisées ayant une moyenne de zéro et un écart type de 1.

Les coefficients bêta standardisés sont également appelés:

• Bêtas.
• Coefficients bêta.
• Poids bêta.
• Coefficients normalisés.

Agresti A. (1990) Analyse des données catégorielles. John Wiley et ses fils, New York.
Dodge, Y. (2008). L’Encyclopédie Concise des statistiques. Springer.
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Lindstrom, D. (2010). Schaum’s Easy Outline of Statistics, Deuxième Édition (Schaum’s Easy Outlines) 2e Édition. McGraw-Hill Education

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