안녕하세요 여러분,
다음 문제를 이해하고 해결하는 데 도움이 필요합니다.
코호트에서 심혈관 질환 발생을 예측하는 모델을 구축하고 있습니다. 서로 상관관계가 있는 두 변수(R² = 0.83)를 포함했습니다. 두 변수를 모두 모델에 포함시키면, 둘 중 하나는 방향을 바꾸어 위험 요인이 아닌 보호 요인 으로 작용합니다. 하지만 각 변수를 개별적으로 포함시키면 예상대로 두 변수 모두 질병과 양의 상관관계를 보입니다.
생물학적 설명 때문이 아니라 다중공선성 문제인 것 같습니다. VIF나 PCA를 사용하여 이 문제를 해결할 수 있다는 건 알지만, 결과가 이진형이기 때문에 VIF를 정확하게 계산하는 방법을 모르겠습니다. 두 변수 간에 최소제곱 회귀 분석을 실행해 보았는데 VIF가 1이 나왔지만, 이 경우에는 적절한 방법이 아닌 것 같습니다.
비슷한 상황을 겪어보신 분 계신가요? 어떻게 해결하시는 게 좋을까요?
안녕하세요 @라파엘ZS ,
모델에 상호작용 항(X1*X2)만 추가하여 모델 결과와 VIF 값에 미치는 영향을 확인하는 것을 고려해 보셨나요? 도움이 될 만한 데이터셋을 제공해 주시면 감사하겠습니다.
감사해요,
벤
