存在因素时检验多重共线性答案

【问题标题】：Testing for multicollinearity when there are factors存在因素时检验多重共线性
【发布时间】：2011-05-28 15:43:58
【问题描述】：

是否可以使用虚拟变量检查模型中的多重共线性？假设下面的例子

treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated"))
improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels = c("none", "some", "marked"))
numberofdrugs <- rpois(84, 5)+1
healthvalue <- rpois(84,5)
y <- data.frame(healthvalue,numberofdrugs, treatment, improved)

test <- lm(healthvalue~numberofdrugs+treatment+improved, y)

当我想检查这样的模型中是否存在多重共线性时，我应该怎么做？

【问题讨论】：

标签： r statistics

【解决方案1】：

您可以计算预测变量的VIF 以量化多重共线性的数量：

library(car)
vif(test)
                  GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
numberofdrugs 1.035653  1        1.017670
treatment     1.224984  1        1.106790
improved      1.193003  2        1.04510

【讨论】：