質問: ダミー変数の中心化について 量的変数(年齢)とダミー変数(性別)を説明変数とした重回帰分析をする場合(正確には共分散分析でしょうか?),多重共線性を回避するために,解析前におけるデータの「中心化」が推奨されていますが,量的変数の中心化については分かりますが,ダミー変数を中心化する意味はあるのでしょうか? ダミー変数は中心化すべきなのでしょうか? また,重回帰分析において中心化する意味として,上述した「多重共線性の回避」以外に何があるのでしょうか? 詳しい方がおられましたら,是非ご教示ください。 よろしくお願いいたします。
回答: 中心化してもしなくても本質的な違いがあるとも思えないので、どの方法をとるかは、結果を解釈するのにどれが分かりやすいか、という程度のことでしょう。 要するに趣味の問題です。個人的な趣味から言えば、無駄な作業をしない方が論文も短くて済むので、回帰分析では(量的変数を含めて)中心化しない方法を選びます。これまで、その方法で不都合が生じたことはありません。