spss，5个自变量一元线性回归显著性都很高，可是作多元回归统计时显著性变得很低，怎么办

Question

5个自变量单独与因变量作线性相关显著性都很高是0.01，可是作多元回归统计时显著性变得很低，5个因素多元线性回归的时候，系数那边的sig有几个变成0.6甚至更多。。请问各位高手，如何排除这些干扰？？？

Answer 1

这是因为这五个因素虽然单独作用因变量都很明显，但是将他们综合考察对因变量的影响的时候，不同因素影响的大小不同，影响小的可能效果被影响大的掩盖了；另外多元回归的重点并非变量的综合对因变量的影响，而是不同变量对因变量的影响那一个最大，这时候考察的指标并非sig,而是标准化偏回归系数（bata),不同因素的（bata)值（绝对值）的大小决定那一个因素影响因子最大。
所以不必考虑干扰，如果你的数据是比较准确客观的就没有问题，就怕实验设计和操作不合理使得数据不健康，那就另当别论了。

Answer 2

简单想了一下，想到一种解释可能供参考：单个自变量间如果存在了很高的共线性问题，那么即使你的自变量个数再多，可能也就顶1个半的自变量。 所以先用B-球型检验 看看原始5个自变量的多重共线性是否显著。本回答被网友采纳