위의 A를 보면, '일과 생활의 균형'과 '삶의 질'이라는 변인이 있습니다.

두 변인이 일치에 가까울 정도로 관련성(상관관계)이 높다면 문제가 발생할 수 있습니다.

그 문제를 다중공선성(Multicollinearity)의 문제라고 합니다.


다시 말해, 다중공선성은 독립변수들 간에 강한 상관관계가 나타나서,

회귀분석의 전제가정인 독립변수들 간에 상관관계가 높으면 안된다는 조건을 위배하는 경우를 의미합니다.



다중공선성의 문제를 확인할 수 있는 방법은 크게 두 가지 방법이 있습니다.

1. 상관관계 분석을 통해 상관관계 확인하기

.9 이상이면 다중공선성 문제!(방법을 확인하려면 아래를 클릭)

2015/12/06 - [논문통계/SPSS] - SPSS에서 상관관계분석으로 변수 간 상관도 분석하기


2. 회귀분석의 공선성 확인하기

공차한계(Tolerance)가 0.1보다 작거나, VIF(Variance Inflation Factor, 분산팽창요인)가 10 이상이면 다중공선성 문제!(방법을 확인하려면 아래를 클릭)

2015/12/06 - [논문통계/SPSS] - SPSS에서 회귀분석으로 영향을 미치는지 확인하기




다중공선성의 문제가 발생하지 않기 위해서는, 연구모델을 설정할 때 미리 다중공선성의 가능성을 확인하는 것이 좋습니다.

변인이 너무 유사하여 다중공선성의 문제가 발생할 수 있을 것 같다면, 미리 선행연구들을 확인하여 상관관계를 확인해두는 것이 좋습니다.


만약에 통계분석 도중 다중공선성의 문제가 발생했을 경우, 이를 보완해야 합니다.

1) 변인이 다르게 구분될 수 있는 문항들을 추가하여, 상관도를 낮추거나

2) 변인을 다른 변인으로 변경

을 통해 다중공선성의 문제를 해결할 수 있습니다.





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