El objetivo de centrar la media en la regresión es hacer que el intercepto sea más interpretable. Es decir, si centra la media de todas las variables en su modelo de regresión, entonces el intercepto (llamado Constante en la salida de SPSS) es igual a la media general de su variable de resultado. Lo que puede ser conveniente a la hora de interpretar el modelo final.
En cuanto al centrado medio de las variables ficticias, acabo de tener una conversación con un profesor sobre el centrado medio de las variables ficticias en un modelo de regresión (en mi caso, un modelo multinivel de diseño de bloques aleatorizados con 3 niveles) y mi conclusión fue que el centrado medio de las variables ficticias en realidad no cambia la interpretación de los coeficientes de regresión (excepto que la solución está completamente estandarizada). Por lo general, en la regresión no es necesario interpretar el valor centrado en la media a nivel unitario, sólo los coeficientes. Y esto esencialmente no cambia - en su mayor parte. Dice que cambia ligeramente porque está estandarizado, lo cual, para los tontos, no es tan intuitivo de entender.
Advertencia: eso era lo que yo entendía cuando salí del despacho de mi profesor. Por supuesto, podría haberme equivocado.