La multicollinéarité est un état d’intercorrélations ou d’interassociations très élevées entre les variables indépendantes. Il s’agit donc d’un type de perturbation des données, et si elle est présente dans les données, les inférences statistiques faites à leur sujet peuvent ne pas être fiables.

La multicollinéarité s’explique par certaines raisons :

Elle est causée par une mauvaise utilisation des facteurs fictifs.

Elle est causée par la prise en compte d’une variable qui est traitée à partir de différents facteurs dans l’indice informationnel.

La multicollinéarité peut également résulter de la redondance d’un facteur de même nature.

Dans l’ensemble, cela se produit lorsque les facteurs sont profondément liés les uns aux autres.

La multicollinéarité peut entraîner quelques problèmes. Ces problèmes sont les suivants :

Le coefficient de rechute à mi-chemin en raison de la multicollinéarité peut ne pas être évalué de manière absolue. Les erreurs standard seront probablement élevées.

La multicollinéarité entraîne un ajustement des signes tout comme de l’ampleur des coefficients de rechute fractionnée en commençant par un exemple puis en passant à l’exemple suivant.

La multicollinéarité rend fastidieuse l’évaluation de l’importance relative des variables indépendantes dans la clarification de la variété apportée par la variable dépendante.

Dans l’optique d’une multicollinéarité élevée, les intervalles de certitude des coefficients deviendront, en général, exceptionnellement larges et les aperçus seront, en général, extrêmement faibles. Il est difficile d’écarter les spéculations non valables de toute enquête lorsque la multicollinéarité est disponible dans les informations examinées.

Certains signaux aident le chercheur à détecter le degré de multicollinéarité.

L’un de ces signes est que le résultat individuel d’une mesure n’est pas énorme alors que le résultat général de la mesure est énorme. Dans ce cas, le scientifique peut obtenir un mélange de résultats critiques et non pertinents qui montrent la proximité de la multicollinéarité. Supposons que le spécialiste, après avoir divisé l’exemple en deux parties, constate que les coefficients de l’exemple contrastent nettement. Cela montre la proximité de la multicollinéarité. Cela implique que les coefficients sont instables en raison de la proximité de la multicollinéarité. Supposons que le scientifique observe un changement intense dans le modèle en incluant ou en supprimant une variable. Cela montre également que la multicollinéarité est disponible dans l’information.

La multicollinéarité peut également être reconnue à l’aide de la résilience et de son facteur d’inflation de variance (VIF) égal. Si, par hasard, l’estimation de la résistance est inférieure à 0,2 ou 0,1 et, en même temps, l’estimation du FIV 10 ou plus, la multicollinéarité est alors dangereuse.