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標準化されたベータ係数とは何ですか？

標準化されたベータ係数は、個々の独立変数の効果の強さを従属変数と比較します。

標準化されたベータ係数は、各独立変数の効果の強さ ベータ係数の絶対値が高いほど、効果が強くなります。 たとえば、-のベータ版。9は+のベータ版よりも強い効果を持っています。8. 標準化されたベータ係数は、その単位として標準偏差を持っています。 これは、変数同士を簡単に比較できることを意味します。 つまり、標準化されたベータ係数は、分析を実行する前に回帰内の変数がすべてzスコアに変換された場合に得られる係数です。

Spss出力のベータ。

回帰分析では、異なる単位と異なるスケールが使用されることがよくあります。 たとえば、ある変数ではドルが使用され、別の変数ではパーセンテージが使用されます。 係数を標準化することは、回帰モデル内の各係数の相対的な重要度を比較できることを意味します。 たとえば、親の収入とその教育レベルが子孫の生涯収入にどのような影響を与えたかをモデルにしたとしましょう。 両親の収入はドルで測定され、教育レベルは学校の年で測定されます。 これらの変数を標準化することは、モデル内で互いに比較できることを意味します。 所得の値が標準化されたベータ係数を持つとしましょう。2と教育レベルのベータ版を持っています.34. このモデルは、親の収入の1つの標準偏差が増加するたびに、子孫の収入が増加することを示しています。2標準偏差。 これは、他の変数（教育レベル）が一定に保たれていることを前提としています。 教育レベルの一つの標準偏差の増加に伴い、収益が上昇します。34標準偏差—親の収入が一定に保持されていると仮定します。

名前にもかかわらず、実際には標準化される係数ではなく、変数です。 ベータは、変数から平均を減算し、その標準偏差で除算することによって計算されます。 これにより、平均がゼロ、標準偏差が1の標準化された変数が得られます。

標準化されたベータ係数は、

• ベータとも呼ばれます。
• ベータ係数。
• ベータウェイト。
• 標準化された係数。

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