在前期内容中，我们介绍了如何对数据进行标准化处理，将原始的连续型变量转化为一个无量纲的标准化数值，消除不同变量之间因性质、量纲、数量级等属性的差异而带来的影响，从而使不同变量的效应大小具有可比性，因此数据的标准化处理在实际的统计分析中也得到了较为广泛的应用。

那么，提到不同变量的效应大小，大家一定会联想到在多因素回归模型中所得到的回归系数。例如，我们假设自变量分别为身高和体重，根据回归系数很容易就知道每增加1cm的身高或每增加1kg的体重，引起的对因变量Y的影响大小，但是两者相比之下，到底谁的作用大谁的作用小呢？

原始的回归系数已经无法回答这样的问题，我们需要借助标准化回归系数来进行判断，今天我们就来向大家介绍一下，在回归模型中这个标准化回归系数到底是个什么鬼？