多元线性回归，标准化系数求贡献率

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多元线性回归中，如何比较各个自变量对因变量的贡献率大小？
是直接用自变量的标准化系数除以所有标准化系数的和吗?那要是有的标准化是负数怎么办，取绝对值还是说就是直接用负数？我看到有人直接解释用负数，但是直接用负数那贡献率加起来不为100％又怎么解释呢？

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关键词：多元线性回归 标准化系数 线性回归 标准化 贡献率

关键是你对贡献率的定义是什么？

标准化系数越大，说明该自变量对因变量的影响越大 。不太理解你所说的的贡献率，一般直接比较标准化系数大小比较影响关系的大小。你不可能把所有自变量都考虑到位，所以对因变量Y的贡献率不能为100%吧？很像R方。个人理解，欢迎指正。

使用相对重要权重（Relative Importance Weight， RIW），这是专门针对多元回归分析的，可以分析各个变量在本个回归模型中的贡献，所有变量的贡献合计100%。因此，根据这个指标就能看出哪个变量在本次回归中的影响更多。
也可以使用优势分析（Dominance Analysis）里面的一般优势（General Dominance）系数，这个系数大小和RIW接近。

具体文献可以参考
Kraha, A., Turner, H., Nimon, K., Zientek, L. R., & Henson, R. K. (2012). Tools to support interpreting multiple regression in the face of multicollinearity. Frontiers in Psychology, 3, 44. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00044

如果找不到工具做分析，可以我开发的SPSS插件《EReg》，压缩包（密码qiuzongman）自带PDF说明书
https://mp.weixin.qq.com/s/-3V4-RMa5TBxDsVmCDOCpA