Centreren en standaardiseren zijn niet hetzelfde. Bij centreren worden individuele scores van het gemiddelde afgetrokken. Bij standaardiseren ook, maar dan wordt er ook nog gedeeld door de standaarddeviatie. Hieraan merk je al: centreren is iets dat je doet op continue data (interval of hoger meetniveau). Categorische variabelen worden daarom nooit gecentreerd.
De belangrijkste reden om te centreren is om in een regressie-analyse met interacties de multicollineariteit op te lossen (de interactie is het product van de hoofdeffecten, dus die zullen altijd met elkaar correleren). Het is daarom niet noodzakelijk om te centreren in een regressiemodel zonder interactieeffecten. In de regel is het dan wel noodzakelijk om te centreren zodra je regressiemodellen toetst waar interacties tussen predictoren zijn toegevoegd.
Multilevel modellen volgen dezelfde lijn. Echter: aangezien multilevel modellen rekening houden met het groepsniveau zijn er verschillende manieren waarop men centreren correct acht. De meest gebruikte centratie-methode is om op het gemiddelde van de 'groep' te centreren, in plaats van op het algemene gemiddelde van de gehele variabele.