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如何用SPSS檢驗多重共線性_多重共線性處理方法
2017-01-06
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如何用SPSS檢驗多重共線性_多重共線性處理方法

我也在弄這個 目前用的STATA的coldiag2的方法
雖然之前用spearman相關(guān)系數(shù)看了一下 沒問題
但是coldiag2的條件數(shù)200+ = =
現(xiàn)在打算主成分+人工扔掉一些…
不知大家有什么別的方案嗎
—————–
多重共線性的后果：
整個回歸方程的統(tǒng)計檢驗P<a，但所有偏回歸系數(shù)的檢驗均無統(tǒng)計學(xué)意義。
偏回歸系數(shù)的估計值大小明顯與常識不符，甚至連符號都是相反的。比如擬合結(jié)果表明累計吸煙量越多，個體的壽命就越長。
在專業(yè)知識上可以肯定對應(yīng)變量有影響的因素，在多元回歸分析中卻P>a，不能納入方程
去掉一兩個變量或記錄，方程的回歸系數(shù)值發(fā)生劇烈抖動，非常不穩(wěn)定。

多重共線性的確認(rèn)：
做出自變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣：如果相關(guān)系數(shù)超過0.9的變量在分析時將會存在共線性問題。在0.8以上可能會有問題。但這種方法只能對共線性作初步的判斷，并不全面。
容忍度（Tolerance）:有 Norusis 提出，即以每個自變量作為應(yīng)變量對其他自變量進行回歸分析時得到的殘差比例，大小用1減決定系數(shù)來表示。該指標(biāo)越小，則說明該自變量被其余變量預(yù)測的越精確，共線性可能就越嚴(yán)重。陳希孺等根據(jù)經(jīng)驗得出：如果某個自變量的容忍度小于0.1，則可能存在共線性問題。
方差膨脹因子（Variance inflation factor, VIF）: 由Marquardt于1960年提出，實際上就是容忍度的倒數(shù)。
特征根（Eigenvalue）：該方法實際上就是對自變量進行主成分分析，如果相當(dāng)多維度的特征根等于0，則可能有比較嚴(yán)重的共線性。
條件指數(shù)（Condition Idex）：由Stewart等提出，當(dāng)某些維度的該指標(biāo)數(shù)值大于30時，則能存在共線性。
多重共線性的對策：
增大樣本量，可部分的解決共線性問題
采用多種自變量篩選方法相結(jié)合的方式，建立一個最優(yōu)的逐步回歸方程。
從專業(yè)的角度加以判斷，人為的去除在專業(yè)上比較次要的，或者缺失值比較多，測量誤差比較大的共線性因子。
進行主成分分析，用提取的因子代替原變量進行回歸分析。
進行嶺回歸分析，它可以有效的解決多重共線性問題。
進行通徑分析（Path Analysis），它可以對應(yīng)自變量間的關(guān)系加以精細(xì)的刻畫。Spss可以進行比較基本的通徑分析，但復(fù)雜的模型需要使用SPSS公司的另外一個軟件AMOS來進行。

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