다음 문제를 더 잘 이해하고 해결하려면 도움이 필요합니다.
코호트에서 심혈관 질환 발생을 예측하는 모델을 구축하고 있습니다. 서로 강한 상관관계(R² = 0.83)를 가진 두 변수를 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 이분형이기 때문에 VIF를 정확하게 계산하는 방법을 모르겠습니다.
두 변수 사이에 최소 제곱 회귀 분석을 실행해 보았고 VIF가 1이 나왔지만, 여기서는 그게 올바른 접근 방식이 아닌 것 같습니다.
비슷한 상황을 겪으신 분 계신가요? 어떻게 해결하시는 게 좋을까요?
