※ 引述《Iversonchi (Farewell。)》之銘言： : ※ 引述《sevenkiller (惡狠很的一發)》之銘言： : : 就是自變項間是否有高度相關 : : 如果自變項間高度相關的話 會影響到對迴歸係數之假設檢測 : : 實際上操作的話 SPSS所提供之collinearity的統計包括 : : Tolerance VIF和Condition Index等 : : 這些統計是有關連性的 如Tolerance與VIF就是互為倒數 如果是Tolerance越小 : : 就表示該自變項與其他自變項間之共線性越高 : : 總而言之 共線性在分析當中是低比較好 共線性一高 就代表你的迴歸有問題 : : 解釋起來就很麻煩了 : 在處理時可以使用Aiken與West (1991)的建議, : 先把自變項間做center處理(減去平均數) : 就可以避免這個問題了 是不是也有一種叫淨最小平方法（partial least-squares, PLS） 的回歸方法 可以解決多元共線性問題 最近在看有關PLS方法的論文 各位高手知道PLS到底要如何應用嗎 它是一種軟體嗎 還是附屬在SPSS或sas下的應用 有關於PLS的書嗎 --

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