É possível determinar se as covariáveis devem ser padronizadas. As covariáveis padronizadas são utilizadas apenas para ajustar o modelo e não são armazenadas na worksheet.
A padronização das covariáveis pode melhorar a interpretação do modelo para condições específicas. Você pode padronizar os covariáveis usando os seguintes métodos:
- Centralize as covariáveis subtraindo a média: este método ajuda a reduzir a multicolinearidade, o que melhora a precisão das estimativas dos coeficientes. Este método é útil quando o seu modelo contém preditores altamente correlacionados devido a termos de ordem superior e termos de interação. Cada coeficiente representa a mudança esperada na resposta dada a mudança de uma unidade em um preditor, utilizando a escala de medição original.
- Padronize as covariáveis dividindo com seus desvios padrão correspondentes. Este método permite que você compare o tamanho dos coeficientes porque eles usam uma escala comparável. Esta abordagem é útil quando você quer saber quais covariáveis têm um efeito maior, enquanto controlam as diferenças na escala. No entanto, cada coeficiente representa a mudança esperada na resposta dada a uma mudança de desvio padrão na covariável.
Use um dos seguintes métodos para padronizar as covariáveis:
- Não padronizar: Use os dados originais para as covariáveis.
- Especificar níveis inferior e superior para codificar como -1 e +1: Use para centralizar as covariáveis e para colocá-las em uma escala comparável. Todos os valores que se situam entre os valores baixos e altos que você especificar são transformados para ficar entre -1 e +1. Na tabela, digite os valores baixos e altos ou utilize os valores máximos e mínimos padrão na amostra.
- Covariável
- Exiba os nomes de todas as covariáveis em seu modelo. Esta coluna não aceita nenhuma entrada.
- Inferior
- Insira um valor para código como -1. O padrão é o valor mínimo na amostra.
- Superior
- Insira um valor para código como -1. O padrão é o valor máximo na amostra.
- Subtrai a média e divide pelo desvio padrão: Use para centralizar as covariáveis e para colocá-las em uma escala comparável.
- Subtrair a média: Use para centralizar as covariáveis.
- Dividir pelo desvio padrão: Use uma escala comparável para todas as covariáveis.
- Subtrair um valor especificado e dividir por outro: Especificar outros valores em vez de usar a média as estimativas de desvio padrão da amostra.
- Covariável
- Exiba os nomes de todas as covariáveis em seu modelo. Esta coluna não aceita nenhuma entrada.
- Subtrair
- Insira o valor para subtrair de cada covariável.
- Dividir por
- Insira o valor que Minitab usa para dividir o resultado da subtração.
