Der Unterschied zwischen standardisierten und nicht standardisierten Koeffizienten in der Datenanalyse liegt in ihrer Interpretation und Anwendung:
- Nicht standardisierte Koeffizienten (Rohkoeffizienten): Diese geben den direkten Einfluss einer unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable an. Sie sind in der Einheit der unabhängigen Variable ausgedrückt. Das bedeutet, wenn ein Koeffizient zum Beispiel 3 ist, bedeutet dies, dass für jede Einheit, die die unabhängige Variable zunimmt, die abhängige Variable um 3 Einheiten (in ihrer eigenen Maßeinheit) zunimmt. Nicht standardisierte Koeffizienten sind nützlich, um den absoluten Effekt einer Variable in ihrer natürlichen Skala zu verstehen.
- Standardisierte Koeffizienten (Beta-Koeffizienten): Diese Koeffizienten werden errechnet, indem die Variablen vor der Analyse standardisiert werden, d.h. sie werden in eine Form umgewandelt, bei der sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben. Standardisierte Koeffizienten zeigen die Stärke des Einflusses einer unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable, unabhängig von den Maßeinheiten der Variablen. Sie sind nützlich, um die relative Wichtigkeit verschiedener Variablen in einem Modell zu vergleichen, insbesondere wenn diese Variablen unterschiedliche Maßeinheiten haben.
Zusammenfassend: Nicht standardisierte Koeffizienten sind hilfreich, um den spezifischen Einfluss einer Variablen in ihren ursprünglichen Einheiten zu verstehen, während standardisierte Koeffizienten verwendet werden, um die relative Bedeutung von Prädiktoren in einem Modell zu vergleichen.