多重共線性常用修正方法

『壹』 spss如何消除多重共線性

SPSS用逐步回歸分析可以消除多重共線性。

1、用被解釋變數對每一個所考慮的解釋變數做簡單回歸。並給解釋變數的重要性按可決系數大小排序。

2、以對被解釋變數貢獻最大的解釋變數所對應的回歸方程為基礎，按解釋變數重要性大小為順序逐個引入其餘的解釋變數。這個過程會出現3種情形。

（1）若新變數的引入改進了R平方，且回歸參數的t檢驗在統計上也是顯著的，則該變數在模型中予以保留。

（2）若新變數的引入未能改進R平方，且對其他回歸參數估計值的t檢驗也未帶來什麼影響，則認為該變數是多餘的，應該舍棄。

（3）若新變數的引入未能改進R平方，且顯著地影響了其他回歸參數估計值的符號與數值，同時本身的回歸參數也通不過t檢驗，這說明出現了嚴重的多重共線性，舍棄該變數。

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消除多重共線性的其他方法：

1、 直接合並解釋變數 

當模型中存在多重共線性時，在不失去實際意義的前提下，可以把有關的解釋變數直接合並，從而降低或消除多重共線性。

2 、利用已知信息合並解釋變數 

通過理論及對實際問題的深刻理解，對發生多重共線性的解釋變數引入附加條件從而減弱或消除多重共線性。

3、增加樣本容量或重新抽取樣本 

這種方法主要適用於那些由測量誤差而引起的多重共線性。當重新抽取樣本時，克服了測量誤差，自然也消除了多重共線性。另外，增加樣本容量也可以減弱多重共線性的程度。