品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在进行数据多因素回归分析之前，推荐运用SPSS共线性诊断来检验自变量之间是否存在线性相关性，由此可以筛选、剔除高度相关数据来保证后续回归模型的优化改进。今天，我们以SPSS共线性诊断指标怎么看，SPSS共线性诊断VIF值过高怎么处理这两个问题为例，带大家了解一下SPSS共线性诊断的相关知识。

一、SPSS共线性诊断指标怎么看

当分析多个自变量对某一变量的影响，我们还需要注意自变量之间的关系，例如各个变量之间是否有高度相关的线性关系，以免后续数据建模的模型不稳定等问题出现，这里我们展示一下SPSS共线性诊断指标怎么看的过程。

1、如下是某医院对多名糖尿病患者的检测数据，血糖改变值作为因变量，我们需要检测初始血糖、体重和年龄这些变量之间是否存在相关线性关系。

2、在SPSS编辑页面找到【分析】栏的【回归】模块选择【线性】，进入其间共线性诊断的操作页面和题项设置。

3、接下来将血糖改变值移动到【因变量】，将初始血糖、体重和年龄移动到【块】，在下方的【方法】模块选择【输入】，完成共线性的变量设置。

4、找到线性回归页面【统计】栏的【回归系数】模块，勾选其中的【估算值】，再勾选【模型拟合度】和【共线性诊断】以及【残差】模块的【德宾沃森】，然后点击【继续】按键。

5、然后我们可以在SPSS输出页面得到模型摘要的数据，R方代表模型拟合度，取值在0到1之间，越接近1表示模型拟合度越好，这里的R方值为0.873表示案例数据的模型拟合度好，可以看后续的数据结果。

二、SPSS共线性诊断VIF值过高怎么处理

如果发现SPSS共线性诊断VIF值过高，我们能够得出有变量存在高度相关性的情况，这样容易导致回归系数偏离真实值甚至数据模型扭曲的结果，所以我们需要对高相关度变量进行筛选和移除，对采集数据进行标准化，或者将高度相关变量合并为一个新的变量。

1、按照上述步骤，我们得到ANOVA分析图表，可以看到回归的显著性p＜0.05表示模型构建有意义，由此可以查看后续的分析测验结果。

2、在共线性诊断图表，我们能看到数据模型在不同维度的特征值和条件指标，1维特征值为3.972，2维特征值为0.023，3维特征值为0.005。

3、最后我们在系数列表看到显著性和VIF值测量结果，年龄显著性p＜0.05表示年龄对血糖改变值存在显著影响，而初始血糖和体重VIF值分别为26.029和28.429，当VIF＞10表示变量之间严重多重共线性，需要斟酌删除相关变量。

三、小结

以上就是SPSS共线性诊断指标怎么看，SPSS共线性诊断VIF值过高怎么处理的解答。如果想要判断自变量之间是否存在线性关系及关系强度，推荐运用SPSS共线性诊断进行分析，由此筛选和保留合适的变量进行后续的数据模型搭建。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。