1、VIF值越大，多重共线性越严重。正常认为VIF大于10时（严格是5），代表模型存在严重的共线性问题。容差值=1/VIF，所以容差值大于0.1则说明没有共线性（严格是大于0.2）。
2、单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中。导入过程中，各个字段的值都被转化为字符串型（String），我们需要手动将相应的字段转回数值型。
3、一般情况下，公差和方差扩展因子（vif，公差倒数）被用作共线性诊断指标。一般来说，公差值在0到1之间。如果该值太小，则表明该自变量与其他自变量之间存在共线性问题。vif值越大，共线性问题越明显。
4、多重共线性检查：如果回归模型中包含多个自变量，需要检查多重共线性问题。查看回归系数表格中的容忍度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF），以评估自变量间的多重共线性。
5、spss线性回归分析结果解读是首先看方差分析表对应的sig是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。
6、则说明模型中至少有一个X对Y有显著的影响关系。此处的t值，为t检验的过程值，用于计算P值。一般无需关注。p值：t检验所得p值。P值小于0.05即说明，其所对应的X对因变量存在显著性影响关系。VIF值：共线性指标。
1、首先需要选择分析-回归分析-线性回归。接下来选择打开其中的对话框。然后将需要计算权重的变量选入。然后打开统计量对话框，里面有计算权重的 *** 。接下来可以选择共线性诊断，就可以自动生成权重了。
2、单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中。导入过程中，各个字段的值都被转化为字符串型（String），我们需要手动将相应的字段转回数值型。
3、在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关，这种情况被称作多重共线性问题。在SPSS 22中检验多重共线性的 *** 如下。
4、通过spss输入相关数据以后，在分析那里选择回归中的线性。这个时候来到一个新的窗口，直接设置相应的因变量和自变量。下一步需要点击统计量进入，勾选共线性诊断并确定继续。
SPSS用逐步回归分析可以消除多重共线性。用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。并给解释变量的重要性按可决系数大小排序。
首先单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中。接着在导入过程中，每个字段的值都转换为字符串，我们需要手动将相应的字段转换回数值类型。
*** 如下：首先打开软件之后，我们导入需要设置虚拟变量的数据，就以体检数据中的血型来设置虚拟变量为例，因为这个血型是无序多分类的，所以适合创建为虚拟变量。
逐步回归（Stepwise Regression）是一种常用的消除多重共线性、选取“更优”回归方程的 *** 。
二元逻辑回归，如果是logistic，是没有办法在软件实现逐步回归或主成分回归的。当然，如果你放弃logistic模型，而是直接用线性概率模型，就可以用逐步回归或主成分回归了，可以请教楼上十四级的统计高手。
1、可以通过计算自变量之间的相关系数和方差膨胀因子（VIF）来检验多重共线性。在SPSS中，可以在多元线性回归的“Statistics”选项卡中选择“Collinearity Diagnostics”来查看方差膨胀因子。
2、用SPSS打开统计表以后，按照分析→回归→线性的顺序进行点击。下一步会弹出一个新的对话框，需要将因变量和自变量放入其中。这个时候在统计量窗口勾选共线性诊断这一项，如果没问题就确定继续。
3、首先单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中。接着在导入过程中，每个字段的值都转换为字符串，我们需要手动将相应的字段转换回数值类型。
4、通过spss输入相关数据以后，在分析那里选择回归中的线性。这个时候来到一个新的窗口，直接设置相应的因变量和自变量。下一步需要点击统计量进入，勾选共线性诊断并确定继续。
利用SPSS输入相关的数据，通过分析那里点击回归下面的线性。下一步会弹出一个对话框，需要确定对应的因变量和自变量。这个时候打开统计量窗口勾选共线性诊断，如果没问题就直接继续。
数据录好后，在spss菜单里选择选择：数据——加权个案，在弹出的的对话框里把频数选入加权变量的框里，如下图：然后确定，这一步是做卡方检验前必经的步骤。
首先导入数据，如下所示：单击菜单栏上的【分析】-【回归】-【线性...】，则进入如下图所示的线性回归对话框。
把几个变量输入到SPSS中， 菜单：分析-相关-双变量，或 *** yze-correlate-bivariate， 多个变量放入变量框，计算出来就是以相关矩阵出现的。
用SPSS打开统计表以后，按照分析→回归→线性的顺序进行点击。下一步会弹出一个新的对话框，需要将因变量和自变量放入其中。这个时候在统计量窗口勾选共线性诊断这一项，如果没问题就确定继续。
1、单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中。导入过程中，各个字段的值都被转化为字符串型（String），我们需要手动将相应的字段转回数值型。
2、创建一个时间在1978—2000的时间序列工作文件。创建变量，并输入数据。选择计算XXX3的简单相关系数。在工作窗口中定义这两个序列，然后单击鼠标右键，选择Open—as Group。
3、在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关，这种情况被称作多重共线性问题。在SPSS 22中检验多重共线性的 *** 如下。