方差膨胀因子大于10是否可以认为不显著

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       请教各位大牛，我在做一个检验，检验身份是否会对评价的一致性产生影响，先对自变量跑一次回归，然后在加入自变量和身份虚变量的交叉项跑一次回归，看交叉项是否显著，以此检验身份是否对评价产生影响。
       我现在的情况是，想做出交叉项不显著，最后回归的结果也是这样的。但是VIF太大，这个能解决么？如果这个交叉项的VIF大于10，是否可以认为这个变量不用跑回归就不显著呢？

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关键词：方差膨胀因子 大于1 交叉项 自变量 VIF 自变量 影响

这种说法是不正确的，VIF只是影响显著性的一种因素，显著性是由t统计量大小决定的，t统计量除了受
VIF影响外，变量本身观测数据的变异性也直接影响t统计量，可以看到许多情形，VIF远大于10，变量仍是
显著的。

shortsale 发表于 2016-7-9 22:03
这种说法是不正确的，VIF只是影响显著性的一种因素，显著性是由t统计量大小决定的，t统计量除了受
VIF影响 ...

那请问这种情况应该怎么解决呢

shortsale 发表于 2016-7-9 22:03
这种说法是不正确的，VIF只是影响显著性的一种因素，显著性是由t统计量大小决定的，t统计量除了受
VIF影响 ...

那请问这种情况应该怎么解决呢

菜田小鸟 发表于 2016-7-9 21:28
请教各位大牛，我在做一个检验，检验身份是否会对评价的一致性产生影响，先对自变量跑一次回归，然后 ...

vif是判定自变量间是否存在严重多重共线性的，和变量显不显著是两个不同的概念。不要搞混了。所以建议看vif是否大于10，若没有，看变量对应的p值显著与否即可。祝好运～

加交互项的目的是什么？

xddlovejiao1314 发表于 2016-7-9 22:30
vif是判定自变量间是否存在严重多重共线性的，和变量显不显著是两个不同的概念。不要搞混了。所以建议看v ...

懂了，谢谢

shortsale 发表于 2016-7-9 22:31
加交互项的目的是什么？

是为了检验身份的作用

那直接将身份的虚拟变量加入就可以，加交互项的目的是想说明，不同的身份下，那个变量的对被解释变量有不同影响

方差膨胀因子和变量的显著性之间的关联性是：方差膨胀因子是衡量变量之间多重共线性的方法，一般地方差膨胀因子大于5其多重共线性的问题就要引起重视了，而变量之间如果存在比较严重的多重共线性，会使得参数估计量的方差变大，进而使的变量显著性检验的t统计量变小而导致不能拒绝总体参数为零的假设而不显著，是变量的显著性检验失效，方差膨胀因子与变量的显著性检验之间没有直接的关联性，也不能根据方差膨胀因子来判断显著性的问题，现实的回归当中对于多重共线性不是零容忍的，只要不影响变量和模型的检验，能够从理论上的实际问题中解释模型，有一点共线性也是可以容忍的。