{"id":808,"date":"2023-07-28T16:41:18","date_gmt":"2023-07-28T16:41:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/multicolinearidade-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:41:18","modified_gmt":"2023-07-28T16:41:18","slug":"multicolinearidade-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/multicolinearidade-spss\/","title":{"rendered":"Como testar a multicolinearidade no spss"},"content":{"rendered":"

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A multicolinearidade<\/strong><\/a> na an\u00e1lise de regress\u00e3o ocorre quando duas ou mais vari\u00e1veis preditoras s\u00e3o altamente correlacionadas entre si, de modo que n\u00e3o fornecem informa\u00e7\u00f5es \u00fanicas ou independentes no modelo de regress\u00e3o. Se o grau de correla\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis for alto o suficiente, isso pode causar problemas no ajuste e na interpreta\u00e7\u00e3o do modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Uma maneira de detectar a multicolinearidade \u00e9 usar uma m\u00e9trica conhecida como fator de infla\u00e7\u00e3o de vari\u00e2ncia (VIF)<\/strong> , que mede a correla\u00e7\u00e3o e a for\u00e7a da correla\u00e7\u00e3o entre vari\u00e1veis preditoras em um modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como usar VIF para detectar multicolinearidade em an\u00e1lise de regress\u00e3o no SPSS.<\/span><\/p>\n

Exemplo: multicolinearidade no SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n

Suponha que temos o seguinte conjunto de dados que mostra a nota do exame de 10 alunos junto com o n\u00famero de horas que eles passaram estudando, o n\u00famero de exames pr\u00e1ticos que fizeram e a nota atual no curso:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Gostar\u00edamos de realizar uma regress\u00e3o linear usando score<\/strong> como vari\u00e1vel de resposta e hours<\/strong> , prep_exams<\/strong> e current_grade<\/strong> como vari\u00e1veis preditoras, mas queremos ter certeza de que as tr\u00eas vari\u00e1veis preditoras n\u00e3o est\u00e3o altamente correlacionadas.<\/span><\/p>\n

Para determinar se a multicolinearidade \u00e9 um problema, podemos produzir valores VIF para cada uma das vari\u00e1veis preditoras.<\/span><\/p>\n

Para fazer isso, clique na guia Analisar<\/strong> , depois em Regress\u00e3o<\/strong> e depois em Linear<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Na nova janela que aparece, arraste a pontua\u00e7\u00e3o<\/strong> para a caixa denominada Dependente e arraste as tr\u00eas vari\u00e1veis preditoras para a caixa denominada Independente(s). Em seguida, clique em Estat\u00edsticas<\/strong> e certifique-se de que a caixa esteja marcada ao lado de Diagn\u00f3stico de Colinearidade<\/strong> . Em seguida, clique em Continuar<\/strong> . Em seguida, clique em OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Depois de clicar em OK<\/strong> , a tabela a seguir aparece mostrando o valor VIF para cada vari\u00e1vel preditora:<\/span> <\/p>\n

\"VIF<\/p>\n

Os valores VIF para cada uma das vari\u00e1veis preditoras s\u00e3o os seguintes:<\/span><\/p>\n

    \n
  • horas: 1.169<\/strong><\/span><\/li>\n
  • exames_prep: 1.403<\/strong><\/span><\/li>\n
  • pontua\u00e7\u00e3o_atual: 1,522<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    O valor VIF come\u00e7a em 1 e n\u00e3o tem limite superior. Uma regra geral para interpretar VIFs \u00e9:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Um valor 1 indica que n\u00e3o h\u00e1 correla\u00e7\u00e3o entre uma determinada vari\u00e1vel preditora e qualquer outra vari\u00e1vel preditora no modelo.<\/span><\/li>\n
    • Um valor entre 1 e 5 indica uma correla\u00e7\u00e3o moderada entre uma determinada vari\u00e1vel preditora e outras vari\u00e1veis preditoras no modelo, mas muitas vezes n\u00e3o \u00e9 suficientemente grave para exigir aten\u00e7\u00e3o especial.<\/span><\/li>\n
    • Um valor superior a 5 indica uma correla\u00e7\u00e3o potencialmente s\u00e9ria entre uma determinada vari\u00e1vel preditora e outras vari\u00e1veis preditoras no modelo. Nesse caso, as estimativas dos coeficientes e os valores p nos resultados da regress\u00e3o provavelmente n\u00e3o s\u00e3o confi\u00e1veis.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Podemos ver que nenhum dos valores VIF para as vari\u00e1veis preditoras neste exemplo \u00e9 maior que 5, indicando que a multicolinearidade n\u00e3o ser\u00e1 um problema no modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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