多重共线性检验

回归分析中最容易出现的一个问题就是多重共线性，即因为自变量之间高度相关，使得自变量的回归系数下降，标准误上升，出现回归方程整体显著但是自变量不显著的结果。通常需要考察的参数包括方程膨胀因子（variance inflation factor，VIF）、容忍值、特征值、变异比例和条件指数（conditional index，CI）（邱皓政，2009）。一般认为，如果VIF大于10，特征值趋近于0，CI大于100，或者多个回归变异数在同个CI上的变异比例超过0.5时，回归方程存在多重共线性（邱皓政，2009）。本书中的自变量（体验质量各维度、体验价值各维度、满意度和情绪各维度）的多重共线性检验结果如表5.11所示。综合来看，本书的研究不存在严重的多重共线性。

表5.11　自变量多重共线性检验

（续表）