求助关于回归的多重共线性问题

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利用spss的VIF和Tolerence发现模型存在严重多重共线性问题后，（当然不一定要处理多重共线性），我想问该如何进行下一步处理？处理的关键是删除相关程度较强的自变量。
在马庆国的管理统计书上看到将所有自变量都放入方程，采用backward法，先剔除对因变量解释最小的自变量，然后再检验。
想问对因变量解释最小的自变量是看SPSS输出表格中的标准化回归系数一栏么？哪个变量对应的beta最小，就删除哪个？
还是应该根据VIF越大，说明共线性越严重，然后选择VIF最大对应的自变量最先剔除呢？

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关键词：多重共线性问题 多重共线性 多重共线 性问题 共线性 求助 线性

你的研究如果理论很充分，那么随意删除自变量就不太好，可以进行中心化处理后纳入模型试试。如果属于探索性的研究，那可以删除自变量，但不是根据回归系数值的大小，而是应该根据对因变量方差的解释增量大小，即增加的R2，采用backward应该可以自动显示出来的。

juventume 发表于 2011-3-10 10:53
你的研究如果理论很充分，那么随意删除自变量就不太好，可以进行中心化处理后纳入模型试试。如果属于探索性的研究，那可以删除自变量，但不是根据回归系数值的大小，而是应该根据对因变量方差的解释增量大小，即增加的R2，采用backward应该可以自动显示出来的。

谢谢你的回答
我还想问 ：根据VIF越大，说明共线性越严重，然后选择VIF最大对应的自变量最先剔除呢？这个方法是否可行呢？完全根据数据导向？

VIF大的那个说明与其他自变量的相关度跟高，从数据的角度来说提出它会比较好。但是数据还是要服务理论模型的，最好还是先提出哪些对因变量解释力度最小的自变量。

恩恩，楼上正解

学习了学习了哈哈