Multicolinearity

Tadi semasa di kelas timbul isu multicolinearity. Saya rasa pelajar saya agak keliru apa itu multicolinearity kerana meraka sangkakan multicolinearity itu wujud bila y dgn x ada hubungan yang kuat. Sudah pastilah salah jika andaian mereka begitu. Di dalam kajian, kita sememangnya mahukan y dgn x mempunyai hubungan yang kuat antara satu sama lain kerana itulah tujuan kajian dijalankan (pada kebiasaannya begitu, tetapi mungkin tidak untuk sesetengah bentuk kajian).

Multicolinearity wujud apabila pembolehubah X (independent variable) mempunyai hubungan yang kuat antara satu sama lain. Biasanya, multicolinearity akan dapat dikesan melalui beberapa kaedah berikut:

1) Jika persamaan regrasi tidak signifikan
2) Jika berlaku perubahan sign "+" kepada "-" pada pekali regrasi.
3) Melalui ujian VIF

Pelajar saya ada menunjukan kepada saya multicolinearity boleh dilihat menerusi matriks korelasi dengan merujuk kepada "big value". Pada hemat saya, itu kurang tepat, bukan tidak tepat 100%. Kenapa saya kata kurang tepat?..ini adalah disebabkan faktor-faktor berikut:

"One independent variable may be a linear combination of several independent variables, and yet not be highly correlated with any one of them"

"Hard to decide on a cutoff point. The smaller the sample, the lower the cutoff point should probably be"

Jadi untuk kes multicolinearity, saya lebih "prefer" merujuk kepada ujian VIF.