El coeficiente de regresión estandarizado, obtenido al multiplicar el coeficiente de regresión bi por SXi y dividiéndolo por SY, representa el cambio esperado en Y (en unidades estandarizadas de SY donde cada “unidad” es una unidad estadística igual a una desviación estándar) debido a un aumento en Xi de una de sus unidades estandarizadas (…
¿Cómo se interpretan los coeficientes de regresión estandarizados?
Un coeficiente beta estandarizado compara la fuerza del efecto de cada variable independiente individual con la variable dependiente. Cuanto mayor sea el valor absoluto del coeficiente beta, más fuerte será el efecto. Por ejemplo, una beta de -. 9 tiene un efecto más fuerte que una beta de +.
¿Debo usar coeficientes estandarizados o no estandarizados en la regresión?
Cuando desee encontrar variables independientes con mayor impacto en su variable dependiente, debe usar coeficientes estandarizados para identificarlas. De hecho, una variable independiente con un coeficiente estandarizado mayor tendrá un mayor efecto sobre la variable dependiente.
¿Pueden los coeficientes estandarizados ser mayores que 1?
Los coeficientes estandarizados pueden ser mayores que 1.00, como explica ese artículo y es fácil de demostrar. Si deben excluirse depende de por qué sucedieron, pero probablemente no. Son una señal de que tienes algocolinealidad bastante grave.
¿Cuál es la diferencia entre los coeficientes de regresión estandarizados y no estandarizados?
A diferencia de los coeficientes estandarizados, que son coeficientes unitarios normalizados menos, un coeficiente no estandarizado tiene unidades y una escala de la 'vida real'. Un coeficiente no estandarizado representa la cantidad de cambio en una variable dependiente Y debido a un cambio de 1 unidad en la variable independiente X.
