共线性检验我有一个名义结果变量（入住 ICU 是/否）
预测变量既是分类变量（例如是否存在某些症状）又是连续变量（例如年龄体重指数）
然而，这些预测变量之间存在共线性的可能性。
名义逻辑回归模型没有为我提供在右键单击参数估计值时计算 VIF 的选项。
在这种情况下评估共线性的最佳方法是什么？
谢谢
桑迪普
消费者和市场研究数据探索和可视化回复：共线性检验实际上，您仍然可以通过仅针对该平台将所有变量更改为连续来做到这一点。 我对统计数据本身不感兴趣，而是对图表感兴趣。 同意分类变量看起来有点奇怪，但可以显示明显的关系。 例如，在我所附的图像中，我有轮班和技术员的分类因素，序数为 Y。 显然，你可以看到转变和技术的相关性。
回复：共线性检验谢谢丹。 我能够获得估计的相关性。
您能否提供一些关于如何解释这些的指导......我应该将它们解释为相关系数吗？
回复：共线性检验谢谢..但是这个平台仅限于数字变量。
我有连续变量和分类变量的组合
回复：共线性检验首先，使用分析>多变量方法>多变量平台。 将所有变量放入 Y，列窗口中。 您将获得相关系数，更重要的是获得散点图矩阵来寻找共线关系。
回复：共线性检验考虑更改为具有二项式分布和 logit 链接函数的广义线性模型。 然后您可以看到估计值的相关性。 它不是 VIF，但它会给您一些有关共线性的信息。
否则，您将需要探索拟合模型平台之外的预测变量之间的关系。
