数据标准化处理需要所有变量数据都标准化吗

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主回归效应除了调节变量都作了标准化，调节变量需要作标准化吗？调节效应，解释变量和调节变量作交互项，解释变量需要和主回归一样标准化处理再进行中心化吗

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关键词：数据标准化 数据标准 标准化 调节变量 解释变量

标准化的目的是什么呢？
补充验证的调节效应回归里，出于可比性解释变量要参照主回归吧。

TJ_Sen 发表于 2022-2-18 16:48
标准化的目的是什么呢？
补充验证的调节效应回归里，出于可比性解释变量要参照主回归吧。

我标准化的原因是因为变量之间数值大的太大了，例如Gdp，例如比率小的又太小了，所以我将所有变量都标准化，请问可以这样吗

看分析需要。
GDP之类的太大数据，通常log(GDP)
优先保障模型的实际含义

abelus 发表于 2022-2-24 12:48
看分析需要。
GDP之类的太大数据，通常log(GDP)
优先保障模型的实际含义

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感谢您的回复，请问数值过大的变量例如：企业研发支出，为了去量纲然后标准化了，如果再将其与另一个变量全要素生产率作交互项，两个变量都需要再进行中心化处理吗？还是企业研发支出这个变量标准化了之后就不用进行中心化了呢？

嘻嘻哈哈冒菜 发表于 2022-3-2 13:15
感谢您的回复，请问数值过大的变量例如：企业研发支出，为了去量纲然后标准化了，如果再将其与另一个变量 ...

同样量纲比较合适。
研发支出也可以log下，感觉交互项应该保持量纲一致

中心化是为了解决回归方程中，交叉项和两个变量的一次项之间的多重共线性问题，我觉得需要中心化。标准化只要用，建议使用的所有变量都按照相同的规则进行标准化，方便写作的时候说明，也避免结果不准确