{"id":809,"date":"2023-07-28T16:41:18","date_gmt":"2023-07-28T16:41:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/multicollinearita-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:41:18","modified_gmt":"2023-07-28T16:41:18","slug":"multicollinearita-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/multicollinearita-spss\/","title":{"rendered":"Come testare la multicollinearit\u00e0 in spss"},"content":{"rendered":"

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La multicollinearit\u00e0<\/strong><\/a> nell’analisi di regressione si verifica quando due o pi\u00f9 variabili predittive sono altamente correlate tra loro, in modo tale da non fornire informazioni univoche o indipendenti nel modello di regressione. Se il grado di correlazione tra le variabili \u00e8 sufficientemente elevato, ci\u00f2 pu\u00f2 causare problemi durante l’adattamento e l’interpretazione del modello di regressione.<\/span><\/p>\n

Un modo per rilevare la multicollinearit\u00e0 \u00e8 utilizzare una metrica nota come fattore di inflazione della varianza (VIF)<\/strong> , che misura la correlazione e la forza della correlazione tra le variabili predittive in un modello di regressione.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come utilizzare VIF per rilevare la multicollinearit\u00e0 nell’analisi di regressione in SPSS.<\/span><\/p>\n

Esempio: multicollinearit\u00e0 in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n

Supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra il punteggio dell’esame di 10 studenti insieme al numero di ore trascorse a studiare, il numero di esami pratici che hanno sostenuto e il voto attuale nel corso:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Vorremmo eseguire una regressione lineare utilizzando score<\/strong> come variabile di risposta e ore<\/strong> , prep_exams<\/strong> e current_grade<\/strong> come variabili predittive, ma vogliamo assicurarci che le tre variabili predittive non siano altamente correlate.<\/span><\/p>\n

Per determinare se la multicollinearit\u00e0 \u00e8 un problema, possiamo produrre valori VIF per ciascuna delle variabili predittive.<\/span><\/p>\n

Per fare ci\u00f2, fare clic sulla scheda Analizza<\/strong> , quindi su Regressione<\/strong> , quindi su Lineare<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Nella nuova finestra visualizzata, trascina il punteggio<\/strong> nella casella denominata Dipendente e trascina le tre variabili predittive nella casella denominata Indipendente\/i. Quindi fare clic su Statistiche<\/strong> e assicurarsi che la casella sia selezionata accanto a Diagnostica collinearit\u00e0<\/strong> . Quindi fare clic su Continua<\/strong> . Quindi fare clic su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Dopo aver fatto clic su OK<\/strong> , viene visualizzata la tabella seguente che mostra il valore VIF per ciascuna variabile predittore:<\/span> <\/p>\n

\"VIF<\/p>\n

I valori VIF per ciascuna delle variabili predittive sono i seguenti:<\/span><\/p>\n

    \n
  • ore: 1.169<\/strong><\/span><\/li>\n
  • esami_di_preparazione: 1.403<\/strong><\/span><\/li>\n
  • punteggio_attuale: 1.522<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Il valore VIF inizia da 1 e non ha un limite superiore. Una regola generale per interpretare i VIF \u00e8:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Un valore pari a 1 indica che non esiste alcuna correlazione tra una determinata variabile predittore e qualsiasi altra variabile predittore nel modello.<\/span><\/li>\n
    • Un valore compreso tra 1 e 5 indica una correlazione moderata tra una determinata variabile predittiva e altre variabili predittive nel modello, ma spesso non \u00e8 abbastanza grave da richiedere un’attenzione speciale.<\/span><\/li>\n
    • Un valore maggiore di 5 indica una correlazione potenzialmente seria tra una determinata variabile predittiva e altre variabili predittive nel modello. In questo caso, le stime dei coefficienti e i valori p nei risultati della regressione sono probabilmente inaffidabili.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Possiamo vedere che nessuno dei valori VIF per le variabili predittive in questo esempio \u00e8 maggiore di 5, indicando che la multicollinearit\u00e0 non sar\u00e0 un problema nel modello di regressione.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      La multicollinearit\u00e0 nell’analisi di regressione si verifica quando due o pi\u00f9 variabili predittive sono altamente correlate tra loro, in modo tale da non fornire informazioni univoche o indipendenti nel modello di regressione. Se il grado di correlazione tra le variabili \u00e8 sufficientemente elevato, ci\u00f2 pu\u00f2 causare problemi durante l’adattamento e l’interpretazione del modello di regressione. 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