Hiện tượng đa cộng tuyến là gì?

This entry is part 28 of 30 in the series Giải đáp thực hành SPSS

Cập nhật: 28/08/2022 bởi admin0

Đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính có quan hệ tuyến tính với nhau

Trừ trường hợp các biến độc lập đôi một trực giao với nhau (ví dụ các nhân tố được trích bởi phép PCA), nếu không mô hình luôn xảy ra đa cộng tuyến, chỉ có điều là vấn đề này nặng hay nhẹ, có nghiêm trọng hay không và nghiêm trọng ở mức độ nào mà thôi.

Xét hàm hồi quy gốc: Y=β1+β2*x2+β3*x3 +….. +βk*xk

Hàm hồi quy phụ thứ i là mô hình hôi quy xi theo các biến còn lại. Có (k-1) hàm hồi quy phụ

Đa cộng tuyên hoàn hảo là khi tồn tại mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo giữ 1 biến độc lập với (ít nhất 1) biến độc lập còn lại, nghĩa là tồn tại 1 hàm hồi quy phụ nào đó có hệ số xác định R bình phương bằng 1. Khi đó hàm hồi quy gốc không thể ước lượng được

Khi đa cộng tuyến không hoàn hảo nhưng ở mức cao (R bình của hàm hồi quy phụ nào đó xấp xỉ 1) thì hàm hồi quy gốc vấn ước lượng được nhưng

+ Hệ số hồi quy có thể bị đổi chiều, dẫn đễn việc khó giải thích hoặc hiểu sai bản chất hiện tượng được mô tả bởi hàm hồi quy

+ Sai số chuẩn lớn, dẫn đến khoảng tin cậy lớn (mà cái này cần càng hẹp càng tốt)

+ Kéo theo có thể bạn thấy mô hình có R bình phương cao nhưng lại chẳng biến nào có ý nghĩa thống kê cả (kiểm đinh t và F không còn hiệu quả)

Trên thực tế chúng ta hay nói rằng mô hình CÓ ĐA CỘNG TUYẾN nếu hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Nếu nó không ở mức nghiêm trọng ta vẫn nói rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Dưới đây là một số bài viết có thể hữu ích với các bạn:

+ Hiện tượng đa cộng tuyến

+ Hiện tượng đa cộng tuyến trong các bài có sử dụng phân tích efa trước đó

Series Navigation<< Hướng dẫn một kiểm định tham số kiểm định tính phân phối chuẩn của một biến trên SPSSKiểm tra tính phân phối chuẩn của phần dư khi hồi quy tuyến tính bằng đồ thị trên SPSS >>