如何根据皮尔逊相关系数结果去掉有重复性测量嫌疑的指标

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做一个关于指标遴选的课题，为了验证初选指标的之间的相互独立性 ,避免指标之间相关性过强而出现重复测量的现象 ,在进行因子分子之前先做pearson确定相关性。结果显示，部分指标间有显著性或非常显著性差异，有重复测量的嫌疑，根据结果如何进行适当取舍，优化因子。
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关键词：相关系数 重复性 皮尔逊 pearson 重复测量 测量 如何

来个懂门的大神给解释一下呗

没高人给指点一下么？

楼主做这个的目的不外乎就是想判断这些指标是否存在多重共线性，如果存在，想进一步用因子分析/主成分分析降维。而要判定指标间是否存在多重共线性，用皮尔逊相关系数是不好判断的（变量间相关很正常，但我们不能通过变量相关就判定变量间存在多重共线性），要判定变量间是否存在多重共线性。楼主可以直接以一个自变量作为因变量，以其它自变量作为自变量，做一个回归的，回归时勾选共线性诊断对话框，然后看结果的VIF值的，大于10的表明存在多重共线性。然后用主成分分析对存在多重共线性的指标进行合并即可。祝好运。