Teoría Multicolinealidad

Multicolinealidad
Concepto: Es un problema generado por la relación de dos o más variables explicativas entre
si. Es decir cuando las variables explicativas toman valores similares oproporcionales.
Consecuencias de multicolinealidad: Cuando sucede un problema de multicolinealidad, suelen
obtenerse modelos muy significativos, y parámetros que no lo son. También puede suceder
que lasvariables sean significativas o no en función del orden en el que se introducen el
software de cálculo.
La multicolinealidad afecta tanto a las estimaciones de los parámetros como a la varianza de laperturbación, lo cual puede falsear los test de hipótesis para determinar la significación de los
parámetros.
Pruebas de multicolinealidad: Se realizan 3 análisis independientes, con lo que si alguno delos
tres cumple las condiciones de multicolinealidad, se asumirá que existe el problema de
multicolinealidad.
1º Análisis, Matriz de correlaciones: Esta matriz es cuadrada, tomando un tamaño de(kxk) siendo “k” el número de variables explicativas. Los términos de esta matriz son
coeficiente de correlación “R” entre las variables explicativas 1 Vs 1. La diagonal
principal de la matriz estaráformada por unos, ya que la relación entre una variable
explicativa y ella misma tendrá un R=1. Por supuesto se trata de una matriz simétrica.
Finalmente la condición para que no existamulticolinealidad según este análisis es que
los coeficientes “R” sean inferiores a |0,7|.

Ejemplo para K=3

X1

X2

X3

X1

R11

R12

R13

X2

R21
R31

R22
R32

R23
R33

X3Donde R12 será igual a R21. En caso de que alguno de los elementos de la matriz por
debajo de la diagonal principal fuese mayor a |0,7| entonces diríamos que existiría
multicolinealidad entre las dosvariables que generan es “R”.

2º Análisis, Matriz inversa de correlaciones: Esta matriz también cuadrada y de tamaño
(kxk), En este caso la diagonal de la matriz está compuesta por los “Rii-1”....