Չստանդարտացված գործակիցները «հում» գործակիցներն են, որոնք ստացվում են ռեգրեսիոն վերլուծության արդյունքում, երբ վերլուծությունը կատարվում է բնօրինակ, չստանդարտացված փոփոխականների վրա Ի տարբերություն ստանդարտացված գործակիցների, որոնք նորմալացված միավորից պակաս գործակիցներ են, ոչ ստանդարտացված գործակիցն ունի միավորներ և «իրական կյանքի» սանդղակ։
Պե՞տք է օգտագործեմ ստանդարտացված, թե ոչ ստանդարտացված բետա գործակիցներ:
Երբ ցանկանում եք գտնել անկախ փոփոխականներ, որոնք ավելի մեծ ազդեցություն ունեն ձեր կախյալ փոփոխականի վրա, դուք պետք է օգտագործեք ստանդարտացված գործակիցներ՝ դրանք բացահայտելու համար Իրոք, ավելի մեծ ստանդարտացված գործակից ունեցող անկախ փոփոխականը կունենա ավելի մեծ ազդեցություն կախված փոփոխականի վրա։
Ի՞նչ է β-ն ռեգրեսիայում:
Բետա գործակիցը է արդյունքի փոփոխականի փոփոխության աստիճանը կանխատեսող փոփոխականի յուրաքանչյուր 1 միավորի փոփոխության համար… Եթե բետա գործակիցը դրական է, ապա մեկնաբանությունը հետևյալն է. կանխատեսող փոփոխականի յուրաքանչյուր 1 միավոր աճի դեպքում արդյունքի փոփոխականը կաճի բետա գործակցի արժեքով։
Ի՞նչ է ձեզ ասում չմշակված միավորի չստանդարտացված ռեգրեսիոն գործակիցը:
Չստանդարտացված ռեգրեսիոն գործակիցները ձեզ ասում են որքան փոփոխություն Y-ում (գումարը B է) կանխատեսվում/գնահատվում է, որ տեղի կունենա այդ անկախ փոփոխականում (X), երբ բոլորը մյուս IV-ները մնում են անփոփոխ: Սրանք պահպանում են IV-ի և DV-ի անհատական մասշտաբները:
Ինչպե՞ս եք մեկնաբանում չստանդարտացված գործակիցները:
Չստանդարտացված գործակիցներն օգտագործվում են յուրաքանչյուր անկախ փոփոխականի ազդեցությունը արդյունքի վրա մեկնաբանելու համար: Նրանց մեկնաբանությունը պարզ է և ինտուիտիվ. մնացած բոլոր փոփոխականները մնում են հաստատուն, Xi-ի 1 միավորի աճը կապված է β-ի միջին փոփոխության հետ: i միավոր Յ.
