求助：克服多重共线性，因变量是离散型数据

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因变量是离散型数据，分别为1到8，自变量有四个，但是两两显著相关。。。试过逐步回归，筛出两个自变量，仍然有多重共线性的啊。。。还试过主成分分析，按照特征根大于1只提出了一个主成分，并且累积方差贡献率只有61%，计算出的主成分回归后还不显著。。。愁死了，请教各位大神有什么其他方法吗？不想换数据啊。。。。。

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关键词：多重共线性 多重共线 因变量 离散型 共线性 因变量 自变量

岭回归

岭回归stata怎么做啊？

请问您，因变量是离散型的1-8，自变量如果也是离散型的，能用回归？请问用什么方法，能教给我吗？

bingshijiang 发表于 2015-9-25 15:41
请问您，因变量是离散型的1-8，自变量如果也是离散型的，能用回归？请问用什么方法，能教给我吗？

   需要用什么模型，一般是通过因变量的类型来判断的。你的因变量是离散型的（1-8），如果是有序的，则可以用有序多分类logistic回归；如果是无序的，则用无序多分类logistic回归。不知道你的样本量大不大，因为感觉1-8这种分类太大了，如果样本量不大，可能有几个小类样本数会比较少，可能会影响模型的拟合。如果是这样，可考虑将1-8中的某些类别合并，减少类别数，然后再构建模型。
    自变量是离散型的，如果是二分类的，直接纳入模型即可；如果是多分类的，则需要处理为哑变量/虚拟变量，然后再纳入模型。祝好运~

xddlovejiao1314 发表于 2015-9-28 17:52
需要用什么模型，一般是通过因变量的类型来判断的。你的因变量是离散型的（1-8），如果是有序的，则可 ...

多谢指教。
听您说的，我应该将自变量变为虚拟变量，然后用logistic回归。
具体情况是这样的：因变量 是有序的表示程度大小的，我查找网上的评论，有人说，级别较多，可以当做连续变量处理，请问您是怎么看待的？（如果可以，我想用单变量方差分析，因为自变量都是离散的多级的，且有好几个）用单变量方差分析，是否有漏洞？
我的样本量也比较大。

bingshijiang 发表于 2015-9-29 09:05
多谢指教。
听您说的，我应该将自变量变为虚拟变量，然后用logistic回归。
具体情况是这样 ...

    有序多分类的变量是可以近似的看做连续性的变量来处理，不过不建议这样，毕竟只是“近似”，在可以选择适当的方法情况下又为什么要“近似”处理呢？
    由于你的样本量比较大，我建议还是将因变量合并一下，现在8类太多。将其合并为4-5类为好。然后构建有序多分类Logistic回归模型就好。由于你的样本量比较大，即使自变量有很多类别变量也消耗不了几个自由度啊，完全没问题的。
    至于你说的想所用单变量方差分析，这是针对因变量是连续性变量时使用的方法，因变量是有序的类别变量时，应该对应着有秩和检验的方法。同时，即使是单变量方差分析的方法，也只是在类别自变量不多的情况下（2-3个），如果太多你想想要制成几维表才能分下去了。这时还是构建模型为好~

xddlovejiao1314 发表于 2015-9-29 09:26
有序多分类的变量是可以近似的看做连续性的变量来处理，不过不建议这样，毕竟只是“近似”，在可以选 ...

谢谢。
我的样本，分为10个地点，又分性别，其他2个，是表示频率（如1~3次，4~6次，也可理解为有序）、时间（如，1~5年）的分类变量。但因变量，就只有1个分级表示程度的有序变量。这么多类别，样本量较大，但按照分类变量分，每个小组里面，估计也没太多。
鉴于以上详情，再看您的回复和指点，还是觉得比较难。
所以我才想用的单变量方差分析。
另外：单变量方差分析（多个分类变量）的结果，要看性别的差别，与只有“因变量和性别两个”做单因素方差分析，结果有何区别与联系？我有些疑惑。

xddlovejiao1314 发表于 2015-9-29 09:26
有序多分类的变量是可以近似的看做连续性的变量来处理，不过不建议这样，毕竟只是“近似”，在可以选 ...

额，国庆前，还看到您发的帖子了，关于自己学习统计学方面的。太长，还没看完，但确实挺励志，也很实在。在此赞一个。

bingshijiang 发表于 2015-10-8 15:39
谢谢。
我的样本，分为10个地点，又分性别，其他2个，是表示频率（如1~3次，4~6次，也可理解为有序）、时 ...

    还是我上面说的话额：“至于你说的想所用单变量方差分析，这是针对因变量是连续性变量时使用的方法，因变量是有序的类别变量时，应该对应着有秩和检验的方法”。所以即使你要单独做各个类别自变量在因变量各个类别上的差异，应该用秩和检验的方法而非单变量方差分析。此为其一。
    其二，我没看懂你想表达的具体意思呢。就这句话：“单变量方差分析（多个分类变量）的结果，要看性别的差别，与只有“因变量和性别两个”做单因素方差分析，结果有何区别与联系？”