品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

因果逻辑是描述变量关系的重要标准，指的是某个变量发生变化之后，另一个变量随之发生改变，那么前边的变量归为原因，即自变量，伴随改变的变量称为结果，即因变量。由于现实研究中的各类变量关系复杂，SPSS共线性诊断能够帮助研究者在判断因果关系的同时查看多个原因之间是否有共同的关联。本文以SPSS共线性诊断怎么做，SPSS共线性诊断结果解读这两个问题为例，简单介绍一下SPSS共线性诊断的知识。

一、SPSS共线性诊断怎么做

如果把导致某事件的一些原因看作A、B、C，而结果为D，我们通常会探究A、B、C对D的具体影响，然而A、B、C之间也可能存在相关关系，例如A可能会导致B和C，而D是B和C共同作用的结果，但现在直接将A、B、C归为D的原因，这就造成关系分析的失误，由此SPSS共线性诊断是判定变量关系的重要方法，使研究者不至于遗漏自变量之间的关系分析。

1、某医科院校针对非洲狮群感染的某种病毒研发出了对应的药剂，当对感染病毒的狮子注射药剂之后，研究人员会在注射的每个小时进行药物作用记录，检验药物在狮子体内的挥发量和活性因子数，再对照病毒数量的变化，以此检验研发药物的治疗效果。

2、按照医疗人员的初步假设，药物服用时长、药物在狮子体内挥发量、活性因子数对病毒数量的消减起着正向作用，所以将上述三项变量划归为病毒减少的原因，但是对于药物服用时长、药物在狮子体内挥发量、活性因子数之间是否存在相关关系，尚待SPSS的共线性诊断和检验。

3、正如前文所介绍的，划归为病毒减少原因的药物服用时长、药物在狮子体内挥发量、活性因子数作为共线性诊断的自变量，作为结果的病毒数量放入因变量的位置，确定上述数据的因果逻辑之后，才能继续进行检验选项的设置。

4、接下来进入共线性的选项设置界面，由于共线性诊断是以因果逻辑的变量为基础进行建模，所以我们要了解初步的建模情况，也就是下图显示的“模型拟合”，在确保模型建构的情况合理后，后续的共线性诊断结果才具备可靠性。

二、SPSS共线性诊断结果解读

基于导入变量的因果逻辑所建立的模型是查看共线性诊断结果的前提，这个模型说明了当前因果变量的架构是否符合SPSS系统判定的合理情况，如果模型拟合程度较好，则保证了上述前提为真。值得注意的是，共线性数值代表了划归为原因的变量之间的相关性，如果该项数值过高，需要研究者审慎考虑和重置哪些数据能够划归为成因的变量。

1、根据下图结果，最前排的“输入的变量”指的是划归为原因的变量。R方取值范围在0到1，越接近1，表明模型建构更加符合SPSS系统的合理判定，整体上看，将病毒数量减少划归为结果的因果模型建构情况良好。

2、下方的单因素分析表再一次确认模型总体情况良好，这里是看显著性一栏的结果表现为小于0.001，则基于药物治疗病毒感染的因果模型构建有意义。

3、共线性判断是看最后一列的VIF数值，由于该项数值均大于5，所以药物服用时长、药物在狮子体内挥发量、活性因子数这三项划归为原因的变量之间还存在极强的相关性，尤其是VIF数值为37.907的活性因子数，可以考虑剔除该题项再重新进行检验。

三、小结

以上就是SPSS共线性诊断怎么做，SPSS共线性诊断结果解读的解答。因果关系的判定离不开SPSS共线性诊断的查验，这样能够帮助研究者分析清楚归因变量之间的关系，避免因果分析的失误和疏漏。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。