spss逐步回归消除多重共线性
2021-06-10
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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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