Ce este multicoliniaritatea?
Multicoliniaritatea este un fenomen statistic în care două sau mai multe variabile dintr-un model de regresie sunt dependente de celelalte variabile în așa fel încât una poate fi prezisă liniar de cealaltă cu un grad ridicat de precizie. Este utilizat în general în studii observaționale și mai puțin popular în studiile experimentale.
Tipuri de multicoliniaritate
Există patru tipuri de multicoliniaritate

- # 1 - Multicoliniaritate perfectă - Există atunci când variabilele independente din ecuație prezic relația liniară perfectă.
- # 2 - Multicoliniaritate ridicată - Se referă la relația liniară dintre cele două sau mai multe variabile independente care nu sunt perfect corelate între ele.
- # 3 - Multicoliniaritate structurală - Aceasta este cauzată de cercetătorul însuși prin inserarea diferitelor variabile independente în ecuație.
- # 4 - Multicolinare bazată pe date - Este cauzată de experimente care sunt prost concepute de cercetător.
Cauzele multicoliniarității
Variabile independente, modificarea parametrilor variabilelor face o mică schimbare a variabilelor. Există un impact semnificativ asupra rezultatului și colectarea datelor se referă la eșantionul populației selectate luate.
Exemple de multicoliniaritate
Exemplul nr. 1
Să presupunem că ABC Ltd, un KPO, a fost angajat de o companie farmaceutică pentru a furniza servicii de cercetare și analize statistice cu privire la bolile din India. Pentru aceasta, ABC ltd a selectat vârsta, greutatea, profesia, înălțimea și sănătatea ca parametri prima facie.
- În exemplul de mai sus, există o situație de multicoliniaritate, deoarece variabilele independente selectate pentru studiu sunt corelate direct cu rezultatele. Prin urmare, ar fi recomandabil ca cercetătorul să ajusteze variabilele mai întâi înainte de a începe orice proiect, deoarece rezultatele vor fi afectate direct din cauza variabilelor selectate aici.
Exemplul nr. 2
Să presupunem că ABC Ltd a fost numită de Tata Motors pentru a înțelege că volumul vânzărilor motoarelor Tata va fi ridicat în ce categorie de pe piață.
- În exemplul de mai sus, în primul rând, vor fi finalizate variabile independente pe baza cărora trebuie finalizată cercetarea. Poate fi venit lunar, vârstă. Brand, clasa inferioară. Înseamnă doar că vor fi selectate date, care se vor încadra în toate aceste file, pentru a afla câți oameni pot cumpăra această mașină (tata nano) fără a se uita nici măcar la o altă mașină.
Exemplul nr. 3
Să presupunem că ABC Ltd a fost angajată să prezinte un raport pentru a afla câte persoane sub 50 de ani sunt predispuse la infarct. pentru aceasta, parametrii sunt vârsta, sexul, istoricul medical
- În exemplul de mai sus, există multicoliniaritate care a apărut deoarece variabila independentă „vârstă” trebuie modificată la vârsta sub 50 de ani pentru a invita cereri din partea publicului, astfel încât persoanele care au peste 50 de ani să fie automat filtrate.
Avantaje
Mai jos sunt câteva dintre avantaje
- Relația liniară între variabilele independente din ecuație.
- Foarte util în modele statistice și rapoarte de cercetare pregătite de firmele bazate pe cercetare.
- Impact direct asupra rezultatului dorit.
Dezavantaje
Mai jos sunt câteva dintre dezavantaje
- În unele situații, această problemă ar fi rezolvată prin colectarea mai multor date despre variabile.
- Utilizarea incorectă a variabilelor fictive, adică cercetătorul poate uita să folosească variabilele fictive ori de câte ori este necesar.
- Inserarea a două variabile identice sau identice în ecuație precum kg și lbs în greutăți.
- Inserarea unei variabile în ecuația care este o combinație de 2.
- Este complicat să efectuați calcule, deoarece este tehnica statistică și necesită calculatoare statistice pentru a efectua execuția.
Concluzie
Multicoliniaritatea este unul dintre cele mai favorizate instrumente statistice utilizate adesea în analiza de regresie și analiza statistică pentru baze de date mari și rezultatul dorit. Toate companiile majore au un departament statistic separat în compania lor pentru a efectua analize de regresie statistică despre produse sau persoane, pentru a oferi managementului o viziune strategică a pieței și, de asemenea, pentru a-i ajuta să își elaboreze strategiile pe termen lung ținând cont de acest lucru. Prezentarea grafică a analizei oferă cititorului o imagine clară a relației directe, acurateței și performanței.
- Dacă scopul cercetătorului este de a înțelege variabilele independente din ecuație, atunci multicolinearitatea va fi o mare problemă pentru el.
- Cercetătorul trebuie să facă modificările necesare în variabilele din stadiul 0 în sine, altfel poate avea un impact masiv asupra rezultatelor.
- Multicoliniaritatea se poate face prin examinarea matricei de corelație.
- Măsurile de remediere joacă un rol semnificativ în rezolvarea problemelor multicoliniarității.