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如何用spss做多重共线性检验?

特征值检验：利用自变量矩阵的特征值进行判断。如果一个或多个特征值接近于0，则可能存在共线性问题。 条件数：它是特征值的平方根之比，可以用于评估多重共线性的程度。

首先导入数据，如下所示：单击菜单栏上的【分析】-【回归】-【线性...】，则进入如下图所示的线性回归对话框。

首先单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中。接着在导入过程中，每个字段的值都转换为字符串，我们需要手动将相应的字段转换回数值类型。

通过spss输入相关数据以后，在分析那里选择回归中的线性。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。下一步需要点击统计量进入，勾选共线性诊断并确定继续。

进行岭回归分析，它可以有效的解决多重共线性问题。进行通径分析（Path Analysis），它可以对应自变量间的关系加以精细的刻画。Spss可以进行比较基本的通径分析，但复杂的模型需要使用SPSS公司的另外一个软件AMOS来进行。

SPSS多元回归得到的VIF值要看法：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。判断多重共线性：多重共线性，计算自变量的偏回归系数时矩阵不可逆。

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