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在进行回归分析时，经常会遇到不同变量使用不同计量单位的情况。
例如，将“月收入（万元）”与“工作满意度（1–5 分）”同时纳入模型时，
由于单位差异，变量之间的影响力大小很难直接进行比较。
这时就需要使用标准化（Standardization）。
1. 什么是标准化？
标准化是将所有变量转换到同一衡量尺度上的过程，
通过将变量的平均值设为 0、标准差设为 1，
使不同单位的变量也可以进行影响力比较。
例如：
将收入、年龄、工龄、满意度等不同量纲的数据
统一转换为 Z 分数（Z-score） 后，
就可以清楚判断：
“哪个变量对因变量的相对影响更大？”
| 变量 | 原始单位 | 标准化后 | 含义 |
| 收入 | 万元 | 均值 0，SD=1 | 可比较影响力 |
| 年龄 | 岁 | 均值 0，SD=1 | 消除尺度差异 |
| 满意度 | 5 分制 | 均值 0，SD=1 | 统一比较标准 |
2. 标准化回归系数（β）的含义
标准化后的回归系数 β 表示的是相对影响力。
例如：
β（收入）= 0.42
β（满意度）= 0.35
这意味着：收入对结果变量的影响强于满意度。
也就是说，标准化的核心作用在于：
消除单位差异，让变量的重要性可以被公平比较。
3. 哪些情况下标准化尤为重要？
企业研究：比较购买意愿、品牌好感度等多种影响因素
学术研究：分析不同行为因素的相对影响强度
政策评估：对比多个社会、经济变量的政策效果
如果不进行标准化，
单位较大的变量往往会因为数值尺度原因而被高估，
从而导致结果解读出现偏差。
4. The Brain 的标准化分析流程
The Brain 在基于 SPSS 的回归分析中，会自动进行标准化处理，
并根据使用场景（学术或企业）提供对应的解释方式。
具体包括：
AI 自动识别变量单位并进行标准化
提供 Z 分数转换前后的对比结果
自动计算标准化回归系数（β）
各变量相对影响力的可视化呈现
符合 APA 第七版规范的表格与解读文本
通过这一流程，研究者可以用客观数据回答：
“究竟哪个因素更重要？”
5. 实际解读示例
“回归分析结果显示，价格认知（β=0.41）对再次使用意愿的影响
显著高于质量认知（β=0.28，p<0.05）。”
使用标准化回归系数后，
不仅可以说明“是否有影响”，
还可以明确呈现影响力大小与排序。
