La multicolinealidad es un estado de altísimas interrelaciones o interasociaciones entre las variables independientes. Por consiguiente, se trata de un tipo de perturbación en los datos, y si está presente en los datos, las inferencias estadísticas que se hagan sobre los mismos pueden no ser fiables.

Hay ciertas razones por las que se produce la multicolinealidad:

Se debe a la utilización errónea de factores falsos.

Se debe a la consideración de una variable que se procesa a partir de diferentes factores en el índice de información.

La multicolinealidad también puede resultar de la redundancia de un tipo de factor similar.

En general, ocurre cuando los factores están profundamente relacionados entre sí.

La multicolinealidad puede traer algunos problemas. Estas cuestiones son las siguientes:

El coeficiente de recaída a mitad de camino debido a la multicolinealidad puede no ser evaluado de manera absoluta. Los errores estándar probablemente van a ser altos.

La multicolinealidad produce un ajuste en los signos, así como en los alcances de los coeficientes de recaída fraccionados, comenzando con un ejemplo y luego en el siguiente.

La multicolinealidad hace que sea tedioso evaluar la importancia relativa de las variables independientes para aclarar la variedad que aporta la variable dependiente.

A la vista de la alta multicolinealidad, los intervalos de certeza de los coeficientes serán, en general, excepcionalmente amplios y las percepciones serán, en general, extremadamente escasas. Resulta difícil descartar la especulación inválida de cualquier investigación cuando se dispone de la multicolinealidad en la información que se está examinando.

Hay ciertas señales que ayudan al investigador a detectar el grado de multicolinealidad.

Una de estas señales es que si el resultado individual de una medición no es enorme, sin embargo el resultado general de la medición es enorme. En esta ocasión, el científico puede obtener una mezcla de resultados críticos e irrelevantes que muestran la cercanía de la multicolinealidad. Supongamos que el especialista, después de dividir el ejemplo en dos secciones, encuentra que los coeficientes del ejemplo contrastan definitivamente. Esto muestra la cercanía de la multicolinealidad. Esto implica que los coeficientes son inestables debido a la cercanía de la multicolinealidad. Supongamos que el científico observa un cambio intenso en el modelo, básicamente incluyendo o eliminando alguna variable. Esto también muestra que la multicolinealidad está disponible en la información.

La multicolinealidad también puede reconocerse con la ayuda de la resistencia y su igual, factor de inflación de variación (VIF). En la remota posibilidad de que la estimación de la resistencia esté por debajo de 0,2 o 0,1 y, al mismo tiempo, la estimación de VIF 10 o más, en ese punto la multicolinealidad es peligrosa.