Stata的标准化汇报是用Beta系数还是自行把变量标准化？有什么区别吗

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关于调节效应中心化和标准化的问题，论坛里有个帖子(https://bbs.pinggu.org/thread-11226829-1-1.html)写得特别清楚，要么对X/Y/M中心化，要么对所有变量标准化。但我还有个stata命令相关的问题：变量标准化和汇报标准系数有什么区别呢？

1. * 自变量x 因变量 y 调节变量m
   
2. 
   
3. * #1 汇报标准系数
   
4. reg y c.x##c.m  age gender  , r  beta
   
5. 
   
6. * #2 变量标准化 z_为前缀
   
7. reg z_y c.z_x##c.m z_age gender , r

复制代码

查询网页得到：Beta coefficients are the result of standardizing both the independent and dependent variables before running the regression analysis. They provide a measure of the strength and direction of the relationship between the independent variable(s) and the dependent variable, with all variables measured on the same scale.

是这个差别吗？

所以如果汇报标准化系数最好是 #2 这种吗，大家一般是什么时候/怎么用的beta选项的呀？

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使用Beta系数进行汇报时，回归结果中的系数表示自变量单位变化对因变量的影响。这种方式下，自变量的系数可以直接解释为因变量的单位变化。调节效应可以通过交互项来表示，例如"c.x##c.m"表示自变量x和调节变量m的交互项。而使用变量标准化进行汇报时，需要先将所有变量标准化，即将变量减去其均值并除以其标准差。标准化后的变量通常以"z_"为前缀。在这种方式下，回归结果中的系数表示自变量或交互项在标准差单位上的变化对因变量的影响。这种方式可以使得不同变量的系数具有可比性，因为它们都在相同的标准差单位上进行了测量。
对于调节效应的中心化和标准化问题，可以选择对自变量、因变量和调节变量进行中心化或标准化。至于什么时候使用Beta系数选项。如果你的目标是解释自变量单位变化对因变量的影响，那么可以使用Beta系数选项。如果你更关注不同变量之间的比较和可比性，那么可以考虑使用变量标准化。

sun_man 发表于 2023-11-3 15:40
使用Beta系数进行汇报时，回归结果中的系数表示自变量单位变化对因变量的影响。这种方式下，自变量的系数可 ...

谢谢您的回复，非常清晰！