Multikolinieritas dalam Model Regresi Linier – Memusatkan Variabel untuk Mengurangi Multikolinieritas

Pemusatan adalah salah satu topik dalam statistik yang tampaknya semua orang pernah dengar, tetapi kebanyakan orang tidak tahu banyak tentangnya. Ini telah mengembangkan suatu mistik yang sepenuhnya tidak perlu.

Pemusatan hanya berarti mengurangkan satu nilai dari semua titik data Anda. Ini menggeser skala variabel dan biasanya diterapkan ke prediktor. Ini disebut centering karena orang sering menggunakan mean sebagai nilai yang mereka kurangi (jadi mean baru sekarang di 0), tetapi tidak harus menjadi mean. Faktanya, ada banyak situasi ketika nilai selain dari mean adalah yang paling berarti.

Sementara pemusatan dapat dilakukan dalam regresi linier sederhana, manfaat nyata muncul ketika ada istilah perkalian dalam istilah model-interaksi atau istilah kuadrat (X-squared).

Ada dua alasan untuk berpusat. Yang pertama adalah ketika sebuah istilah interaksi dibuat dari mengalikan dua variabel prediktor berada pada skala positif. Ketika Anda mengalikannya untuk menciptakan interaksi, angka-angka mendekati 0 tetap dekat 0 dan angka-angka yang tinggi menjadi sangat tinggi. Istilah interaksi kemudian sangat berkorelasi dengan variabel asli.

Tapi ini mudah untuk diperiksa. Cukup buat istilah perkalian dalam kumpulan data Anda, lalu jalankan korelasi antara istilah interaksi itu dan prediktor asli. Sementara korelasi bukan cara terbaik untuk menguji multikolinieritas, itu akan memberi Anda pemeriksaan cepat.

Kemudian coba lagi, tetapi pertama-tama pusatkan salah satu dari infus Anda.

Memusatkan salah satu variabel Anda pada nilai rata-rata (atau beberapa nilai bermakna lainnya yang dekat dengan bagian tengah distribusi) akan membuat setengah nilai Anda negatif (karena mean sekarang sama dengan 0). Ketika mereka dikalikan dengan variabel positif lainnya, mereka tidak semua naik bersama-sama.

Alasan lainnya adalah untuk membantu interpretasi estimasi parameter (koefisien regresi, atau beta).

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *