Đa cộng tuyến: định nghĩa, cách phát hiện, hậu quả, cách khắc phục
Nhóm MBA Hỗ Trợ SPSS giới thiệu cách phát hiện đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy, đồng thời giải thích hậu quả, cách khắc phục đa cộng tuyến.
Nội dung chính
- Định nghĩa đa cộng tuyến là gì?
- Cách phát hiện đa cộng tuyến
- Hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến:
- Ba nguyên nhân gây ra hiện tượng đa cộng tuyến
- Các giải pháp khắc phục đa cộng tuyến
Định nghĩa đa cộng tuyến là gì?
Trong mô hình hồi quy, nếu các biến độc lập có quan hệ chặt với nhau, các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính, nghĩa là các biến độc lập có tương quan chặt, mạnh với nhau thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Ví dụ có hai biến độc lập A và B, khi A tăng thì B tăng, A giảm thì B giảm. thì đó là một dấu hiệu của đa
cộng tuyến. Nói một cách khác là hai biến độc lập có quan hệ rất mạnh với nhau, đúng ra hai biến này nó phải là 1 biến nhưng thực tế trong mô hình nhà nghiên cứu lại tách làm 2 biến. Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm giả định của mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển là các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
Cách phát hiện đa cộng tuyến
Có hai cách: dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF, hoặc dựa vào ma trận hệ số tương quan. Tuy nhiên cách dùng ma trận hệ số tương quan ít được sử dụng, chủ yếu sửa dụng cách nhận xét chỉ số VIF.
Cách 1
Dựa vào VIF ,khi thực hiện hồi quy đa biến, ta nhấn vào nút Statistics , xong check vào Collinearity diagnostics.
Kết quả ra như sau:
Nếu hệ số phóng đại phương sai VIF [variance inflation factor] > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn. Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Nếu VIF