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Worin besteht der Unterschied zwischen skalierten Schätzwerten und standardisierten Betas in der multiplen Regression?

Kann mir jemand kurz den Unterschied zwischen den skalierten Schätzwerten und den standardisierten Beta-Koeffizienten in JMP erklären und wann man welche Kennzahl bei der Berichterstattung über die Ergebnisse einer multiplen Regressionsanalyse verwenden sollte? Ich verwende schon länger skalierte Schätzwerte, aber in den meisten Fachartikeln, die ich sehe, werden standardisierte Beta-Koeffizienten verwendet. Beide scheinen dasselbe zu bewirken, aber die skalierten Schätzwerte in JMP sind größer als die standardisierten Beta-Koeffizienten, wenn ich sie mit denselben Daten vergleiche. Vielen Dank im Voraus für jeden Tipp!

Betreff: Skalierte Schätzungen vs. Standardbeta in der multiplen RegressionAus dem JMP-Handbuch:

Der Befehl „Skalierte Schätzungen“ im Menü „Effekt-Screening“ liefert Koeffizienten für Faktoren, die so skaliert sind, dass sie einen Mittelwert von null und einen Bereich von zwei haben. Wenn der Faktor in den Daten symmetrisch verteilt ist, hat der skalierte Faktor einen Bereich von –1 bis 1. Dies entspricht der Skalierung, die in der Versuchsplanung (DOE) verwendet wird. Für einen einfachen Regressor beträgt die skalierte Schätzung also die Hälfte der vorhergesagten Antwortänderung, wenn der Regressionsfaktor seinen gesamten Bereich durchläuft.

Durch standardisierte Betas (Beta-Koeffizienten) werden sie basierend auf den Skalen der Faktoren normalisiert (deren Bereich deutlich größer als 2 sein kann). Ihr Vergleich hängt also von den tatsächlichen Skalen ab. Beide beabsichtigen dasselbe: die Koeffizienten zu normalisieren, um einen einfachen Vergleich zu ermöglichen.Betreff: Skalierte Schätzungen vs. Standardbeta in der multiplen RegressionDanke. Ich hatte diese Beschreibung im JMP-Handbuch gelesen und festgestellt, dass sie der Standardisierung von Regressionskoeffizienten ähnelt, war aber überrascht, dass die beiden Ansätze so unterschiedliche Koeffizientenwerte ergaben. Bedeutet dies, dass es bei unabhängigen Variablen mit großen Schwankungen im Bereich besser sein könnte, standardisierte Beta-Koeffizienten anstelle von skalierten Schätzungen zu verwenden? Oder sind beide Methoden gleichermaßen gültig, um die Auswirkungen verschiedener unabhängiger Variablen in einer Regression zu vergleichen?Betreff: Skalierte Schätzungen vs. Standardbeta in der multiplen RegressionEs hängt davon ab, ob Sie nur an der Analyse interessiert sind oder eine Gleichung schreiben möchten, die interpretiert werden muss.