Multikollinearität ist ein Zustand sehr hoher Interkorrelationen oder Interassoziationen zwischen den unabhängigen Variablen. Es handelt sich daher um eine Art Störung in den Daten, und wenn sie in den Daten vorhanden ist, sind die statistischen Rückschlüsse, die über die Daten gezogen werden, möglicherweise nicht zuverlässig.

Es gibt bestimmte Gründe, warum Multikollinearität auftritt:

Sie wird durch die falsche Verwendung von Scheinfaktoren verursacht.

Sie wird durch die Berücksichtigung einer Variablen verursacht, die aus verschiedenen Faktoren im Informationsindex verarbeitet wird.

Multikollinearität kann ebenfalls aus der Redundanz eines ähnlichen Faktors resultieren.

Im Großen und Ganzen geschieht dies, wenn die Faktoren tief miteinander verbunden sind.

Die Multikollinearität kann einige Probleme mit sich bringen. Diese Fragen sind wie folgt:

Der Koeffizient des Halbwegs-Rezidivs aufgrund der Multikollinearität kann nicht absolut bewertet werden. Die Standardfehler werden wahrscheinlich hoch sein.

Die Multikollinearität bewirkt eine Anpassung der Vorzeichen ebenso wie der Ausmaße der fraktionierten Rückfallkoeffizienten, wobei mit einem Beispiel begonnen wird und dann auf das nächste Beispiel übergegangen wird.

Die Multikollinearität macht es mühsam, die relative Bedeutung der unabhängigen Variablen bei der Klärung der durch die abhängige Variable hervorgerufenen Vielfalt zu beurteilen.

Im Hinblick auf eine hohe Multikollinearität werden die Sicherheitsabstände der Koeffizienten im Allgemeinen außergewöhnlich groß und die Erkenntnisse im Allgemeinen extrem gering sein. Es fällt schwer, die ungültige Spekulation einer Untersuchung abzulehnen, wenn die untersuchten Informationen Multikollinearität aufweisen.

Es gibt bestimmte Signale, die dem Forscher helfen, den Grad der Multikollinearität zu erkennen.

Ein solches Zeichen ist, wenn das individuelle Ergebnis einer Messung nicht riesig ist, das allgemeine Ergebnis der Messung jedoch riesig ist. Bei dieser Gelegenheit kann der Wissenschaftler eine Mischung aus kritischen und irrelevanten Ergebnissen erhalten, die die Nähe der Multikollinearität zeigen. Angenommen, der Spezialist stellt nach der Aufteilung des Beispiels in zwei Abschnitte fest, dass die Koeffizienten des Beispiels eindeutig kontrastieren. Dies zeigt die Nähe der Multikollinearität. Dies impliziert, dass die Koeffizienten aufgrund der Nähe der Multikollinearität instabil sind. Nehmen wir an, der Wissenschaftler beobachtet intensive Veränderungen im Modell, indem er im Grunde eine Variable einbezieht oder fallen lässt. Dies zeigt ebenfalls, dass in den Informationen Multikollinearität vorhanden ist.

Die Multikollinearität kann ebenfalls mit Hilfe der Resilienz und ihres gleichwertigen Varianzinflationsfaktors (VIF) erkannt werden. Für den Fall, dass die Schätzung des Widerstands unter 0,2 oder 0,1 liegt und gleichzeitig die Schätzung von VIF 10 oder mehr, ist die Multikollinearität an diesem Punkt gefährlich.