종속변수 = 계수*변수a + 계수*변수b 이렇게 회귀식을 가정하고, 회귀분석에 앞서 변수간 상관분석 했는데 두 독립변수간 상관계수가 0.8이 나옴
일단 r에서 분석한 결과 변수는 둘다 유의한 변수로 나왔는데(p<0.05), vif 분석을 해보니까 3.2정도가 나옴
여기서 헷갈리는게 상관계수 0.8이면 상관성이 굉장히 높은 거 아닌가? 근데 또 vif는 10에는 한참 모자라는 3.2가 나오니까 이게 다중공선성이 크다고 판단해서 하나를 버려야 하는건지, 아니면 다중공선성이 약하다고 판단하고 두개 다 포함시켜도 괜찮은건지를 모르겠음...조언좀주셈
회귀식 "Y ~ B0 + B1*X1 + B2*X2" 에서 두 변수 X1 , X2간에 VIF 와 Corrcoef를 각각 측정한다고 할 때, 그 의미는 # pearson corr-coef → 두 변수 X1, X2의 서로간 연관된 정도와 방향 # VIF : → 독립변수 X1, X2간 (선형 관계의) 공선성이 있다고 가정했을때, , 각 변수의 추정된 회귀 계수(B1, B2)에 의해 독립변수 X1, X2간 (선형 관계의) 공선성이 없다고 가정했을때보다 원 자료의 분산이 얼마나 부풀려 지는지(과다해석 되는지)
결국 Corrcoef 랑 VIF는 서로 미묘하게 다른 늬앙스임 Corrcoef 로는 독립변수 X1, X2로 설명되는 종속변수의 분산에 대해 아무 것도 알 수 없기 때문에, 공선성을 발견하거나 문제삼을때의 주요한 판단척도로써 활용하기에는 한계가 있다고 생각함 결론 : Corrcoef 보다 VIF를 중히 보삼. 다만, 단순히 "VIF 10이하니까 괜찮" 이라고 바로 넘어가기 보단, 허용 가능한 VIF 값에 대해 고민해보셈 ( 이건 논쟁 너무 많아서 따로 찾아보는 것 추천 )
고맙다
partial effect니까 다 포함시켜벌여