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spss逐步回归消除多重共线性

2021-06-10805

spss逐步回归


SPSS用逐步回归分析可以消除多重共线性。

1、用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。并给解释变量的重要性按可决系数大小排序。

2、以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量。这个过程会出现3种情形。

(1)若新变量的引入改进了R平方,且回归参数的t检验在统计上也是显著的,则该变量在模型中予以保留。

(2)若新变量的引入未能改进R平方,且对其他回归参数估计值的t检验也未带来什么影响,则认为该变量是多余的,应该舍弃。

(3)若新变量的引入未能改进R平方,且显著地影响了其他回归参数估计值的符号与数值,同时本身的回归参数也通不过t检验,这说明出现了严重的多重共线性,舍弃该变量。


用SPSS检验多重共线性操作步骤:

1、先打开回归的对话框:analyse–regression–linear,打开线性回归对话框;

2、将自变量因变量都放到各自的位置,然后点击statistic;

3、在该对话框中,有一个多重共线性诊断的选项,勾选他,如图所示,点击continue按钮,返回主对话框;

4、点击ok按钮,开始输出诊断结果;

5、特征根(Eigenvalue):多个维度特征根约为0证明存在多重共线性;条件指数(Condition Index):大于10时提示我们可能存在多重共线性,相关系数矩阵,找到数值接近1的相关,这也提示出可能存在多重共线性。

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