Wat te doen bij multicollineariteit?

Wanneer er sprake is van multicollineariteit kan het verstandig zijn om de gecorreleerde variabelen te combineren tot één overkoepelend begrip. Je kunt hiervoor Cronbach’s alpha gebruiken of een factoranalyse uitvoeren.

Waarom centreer je variabelen?

De belangrijkste reden om te centreren is om in een regressie-analyse met interacties de multicollineariteit op te lossen (de interactie is het product van de hoofdeffecten, dus die zullen altijd met elkaar correleren). Het is daarom niet noodzakelijk om te centreren in een regressiemodel zonder interactieeffecten.

Wat betekent Vif?

(Fr.) vief, levendig, wakker, vlug.

Wat is een log transformatie?

Log-transformatie: bij deze transformatie wordt het natuurlijk logaritme van de originele data genomen: Xnieuw = ln(Xoud) oftewel Xnieuw = log10(Xoud). Deze transformatie methode wordt afgeraden voor datasets/variabelen met negatieve waardes.

Hoe bereken je Vif?

Algemeen wordt aangenomen dat er multicollineariteit is wanneer de VIF-waarde groter dan 4 is. De VIF-waarde wordt berekend als: 11 − R² , waarbij R² de determinatiecoëfficiënt is, het quotiënt van de variantie in de endogene variabele verklaard door het model en de totale variantie.

Welke variabelen centreren?

Centreren betekent dat je een variabele transformeert naar deviaties rond een bepaald punt. Het punt dat doorgaans gekozen wordt, is het overkoepelende gemiddelde (over de condities heen). Dus je krijgt het gecentreerde punt door de score af te trekken van het overkoepelende gemiddelde.

Waarom centreren moderatie?

Moderatie is een significante interactie tussen de twee variabelen. Je moet eerst de predictor en moderator centreren, de interactieterm creëren, en dan een forced entry regressie uitvoeren met de gecentreerde predictor, gecentreerde moderator en de interactie tussen die twee als voorspellers.

Wat is de Vif waarde?

De variance inflation factor (VIF, variantie-inflatie-factor) is een begrip uit de statistiek. De VIF-waarde geeft aan of er multicollineariteit aanwezig is tussen twee of meerdere variabelen. Algemeen wordt aangenomen dat er multicollineariteit is wanneer de VIF-waarde groter dan 4 is.