SPSSで共線性の診断としてVIFを計算する方法。
二項ロジスティック回帰分析の場合。
SPSSで共線性の診断のためVIFを計算する方法 ロジスティック回帰分析の場合
SPSSのロジスティック回帰分析を行うメニュー（分析→回帰→二項ロジスティック）では、VIFを計算する方法はない。
では、どうしたらよいか？
SPSSのロジスティック回帰分析でVIFを計算するには？
重回帰分析の線形回帰モデルを借りる。
分析→回帰→線型 で開くメニューから統計量をクリック。
共線性の診断にチェックを入れる。
従属変数には、２値の従属変数でも、なんでもいいので、とりあえず入れる。
独立変数（ブロック1/1）には、ロジスティック回帰分析で検討する独立変数セットを投入する。
VIFは、ある独立変数を仮に従属変数にした時、その他全部の独立変数で説明したときの決定係数（R2乗）を用いた数値だ。
なので、線形回帰モデルの従属変数は関係ないので、なんでもいいのだ。
係数という表の右端がVIFだ（それ以外は意味がない数値なので見ない）。
これが５以上である場合は、多重共線性を疑い、１０以上であれば、多重共線性が確定的である。
ちなみに、VIFの左隣の許容度は、1ー決定係数（この場合の決定係数はある説明変数を従属変数にして、その他の説明変数で説明したときの重回帰モデルのR2乗のこと）で、VIFの逆数という関係になっている。
許容度が、0.2より小さいと多重共線性を疑い、0.1より小さいと多重共線性が確定的ということになる。
多重共線性が見られる場合、その変数を除外するというのが一番わかりやすく簡単な対処法だ。
注意が必要なのは、カテゴリカルデータは、ダミー変数に変換してから投入する必要があることだ。
ダミー変数への変換は、変換→ダミー変数を作成、で変換できる。
変換→他の変数への値の再割り当て を使っても作成できる。
まとめ
SPSSのロジスティック回帰分析で多重共線性をチェックするVIFを計算したいとき、どうすればよいか？
重回帰分析用の線形回帰のメニューを借りて計算する。
参考サイト
SPSSでロジスティック回帰をしたときのVIFについてSPSSで説明変数を複数... - Yahoo!知恵袋
Multicollinearity Diagnostics for LOGISTIC REGRESSION, NOMREG, or PLUM
https://www.u.tsukuba.ac.jp/~hirai.akiyo.ft/forstudents/HP%20title/ibunka2014/20140702Ch.8.pdf
（PDF ４枚目）許容度について
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