Uitleg regressieanalyse/formule als x en y gestandaardiseerd zijn.

Question

Mij is het niet duidelijk hoe een regressieanalyse/formule eruit zou zien als x en y gestandaardiseerd zijn. Wat doet standaardisatie met de formule, en waarom? Wat is het verschil tussen een niet gestandaardiseerd regressie formule en een wel gestandaardiseerde regressie formule. Deze vraag is teruggekoppeld vanuit vraag 52 in oefententamen 2, waarbij ik het ook lastig vind om te begrijpen waarom het antwoord B is.

Answer 1

Als waarden niet gestandaardiseerd zijn, dan zijn het de waarden zoals gemeten met een bepaalde schaal uit een vragenlijst. Bijv. een gemiddelde score van werkdruk van 3.75 of een totaal score van 37.5. Gestandaardiseerde scores hebben een gemiddelde van 0 en een SD van 1. Die zijn dus soms makkelijker te interpreteren, vooral in een regressie vergelijking.

Een regressievergelijking heeft de volgende vorm:

y = a + bx

a = intercept, b = hellingscoefficent

Dus als x = 0, dan is de vergelijking a + (b*0) = a + 0 dus is y gelijk aan a. Oftewel, je afhankelijke variabele is gelijk aan het intercept.

Ook is het zo dat bij een gestandaardiseerde regressievergelijking, dus waar we x standaardiseren, het intercept 0 is. In het oefententamen is x niet gestandaardiseerd dus is het intercept ook niet 0.