Colinealidad

Colinealidad , en estadística, correlación entre variables predictoras (o variables independientes), de manera que expresen una relación lineal en un modelo de regresión. Cuando las variables predictoras en el mismo modelo de regresión están correlacionadas, no pueden predecir de forma independiente el valor de la variable dependiente. En otras palabras, explican algo de la misma varianza en la variable dependiente, lo que a su vez reduce su significación estadística.

La colinealidad se convierte en una preocupación en el análisis de regresión cuando hay una alta correlación o una asociación entre dos posibles variables predictoras, cuando hay un aumento dramático en el valor p (es decir, reducción en el nivel de significancia) de una variable predictora cuando se incluye otro predictor en el modelo de regresión, o cuando se determina un factor de inflación de alta varianza. El factor de inflación de la varianza proporciona una medida del grado de colinealidad, de modo que un factor de inflación de la varianza de 1 o 2 no muestra esencialmente colinealidad y una medida de 20 o más muestra una colinealidad extrema.

La multicolinealidad describe una situación en la que se asocian más de dos variables predictoras de modo que, cuando todas están incluidas en el modelo, se observa una disminución de la significancia estadística. De manera similar al diagnóstico de colinealidad, la multicolinealidad se puede evaluar utilizando factores de inflación de la varianza con la misma guía que los valores superiores a 10 sugieren un alto grado de multicolinealidad. Sin embargo, a diferencia del diagnóstico de colinealidad, es posible que no sea posible predecir la multicolinealidad antes de observar sus efectos en el modelo de regresión múltiple, porque dos de las variables predictoras pueden tener solo un grado bajo de correlación o asociación.