SPSS回归分析中有共线性诊断，分析—回归—线性回归——统计量，在弹出的对话框中选择“共线性诊断”就可以了 根据SPSS分析结果如何判断是否共线性 如果容差（tolerance）=10，则说明自变量间存在严重共线性情况 条件索引(condition index)>10或方差比

spss诊断多重共线性是在多重线性回归的时候容易出现的一个问题，那现在就来解决一下吧。

方法

打开回归的对话框：analyse--regression--linear，打开线性回归对话框

一般情况下，公差和方差扩展因子（vif，公差倒数）被用作共线性诊断指标。一般来说，公差值在0到1之间。如果该值太小，则表明该自变量与其他自变量之间存在共线性问题。vif值越大，共线性问题越明显。一般以不到10分为判断标准。 具体的解决方法

将自变量因变量都放到各自的位置，然后点击statistic

spss使用VIF判断多重共线性标准是10，超过10，说明有共线性，越大共线性越大。 多重共线性，计算自变量的偏回归系数时矩阵不可逆。其表现主要有：整个模型的方差分析结果与各个自变量的回归系数的检验结果不一致，专业判断有统计学意义的自变量

在该对话框中，有一个多重共线性诊断的选项，勾选他，如图所示，点击continue按钮，返回主对话框

SPSS用逐步回归分析可以消除多重共线性。 1、用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。并给解释变量的重要性按可决系数大小排序。 2、以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其

点击ok按钮，开始输出诊断结果

1、通过spss输入相关数据以后，在分析那里选择回归中的线性。 2、这个时候来到一个新的窗口，直接设置相应的因变量和自变量。 3、下一步需要点击统计量进入，勾选共线性诊断并确定继续。 4、这样一来会生成对应的结果，即可做多重共线性检验得到

先来看这两个参数，特征根（Eigenvalue）：多个维度特征根约为0证明存在多重共线性；条件指数（Condition Index）：大于10时提示可能存在多重共线性

在SPSS中有专门的选项的。例如在回归分析中，线性回归-统计量-有共线性诊断。 多重共线性：自变量间存在近似的线性关系，即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述。 多重共线性的后果： 整个回归方程的统计检验Pa，不能纳入方程 去掉

接着来看相关系数矩阵，找到数值接近1的相关，这也提示出可能存在多重共线性。

如那么多人已经回答的， 一种是通过简单的相关分析来判断， 另一种是在回归分析时，选中其中的共线性诊断

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spss多重线性回归中的多重共线性要怎么计算才能知道其具有改共线性

多元线性回归

1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

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logistic回归多重共线性用spss怎么诊断

这个可以借助多元线性回归里面的操作

SPSS的COX回归模型如何诊断多重共线性

多重共线性都可以借用线性回归里面的

spss使用VIF判断多重共线性，标准是什么？有参考文献吗？

答案1：vif是方差膨胀因子，跟容忍度是倒数关系

所以vif的值通常情况下判断多重共线的标准是10，超过10，说明有共线性，越大共线性越大

关于这个标准你可以看一些统计学教材或者spss的教材都会有的

利用spss消除多重共线性具体怎么操作

主成分回归，岭回归，多了去了

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