Cox 比例風險模型中的多重共線性問題大家好，
我需要幫助來理解和解決以下問題。
我正在建立一個模型來預測一個群體中心血管疾病的發展。我包含了兩個相互關聯的變數（R² = 0.83）。當我將兩者都納入模型時，其中一個因素發生了方向轉變——它變成了保護因素，而不是風險因素。但當我分別包含每個變數時，它們都與疾病呈正相關，正如預期的那樣。
我認為這不是由於生物學解釋——它更像是一個多重共線性問題。我知道我可以使用 VIF 或 PCA 來解決這個問題。但由於我的結果是二進制的，我不確定如何正確計算 VIF。我嘗試在兩個變數之間運行最小二乘回歸併得到 VIF 為 1，但我不認為這是正確的方法。
有人處理過類似的情況嗎？您建議如何解決這個問題？
進階統計建模預測模型和機器學習視窗回覆：Cox 比例風險模型中的多重共線性問題你好@RafaelZS ，
您是否考慮過在模型中簡單地放置一個交互項（X1 * X2）來查看對模型結果和 VIF 值的影響？如果您能提供資料集，那將會很有幫助。
謝謝，
本
