次の問題をよりよく理解し、対処するために支援が必要です。
あるコホートにおける心血管疾患の発症を予測するモデルを構築しています。互いに強い相関関係にある2つの変数（R² = 0.83）をモデルに組み込んでいます。両方の変数をモデルに含めると、片方の変数の方向が反転し、リスク因子ではなく保護因子になります。しかし、それぞれの変数を個別にモデルに含めると、予想通り、どちらも疾患との正の相関を示します。
これは生物学的な説明によるものではないと思います。むしろ多重共線性の問題のように思えます。VIFかPCAのどちらかを使えば対処できることは分かっています。しかし、私の結果は2値なので、VIFを正しく計算する方法が分かりません。
2 つの変数間で最小二乗回帰を実行してみたところ、VIF は 1 になりましたが、ここではそれが正しいアプローチではないと思います。
同じような状況に遭遇した方はいらっしゃいますか？どのように対処するのが良いでしょうか？
