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La metodología de factores de inflación de varianza

Una forma de conocer la correlación entre variables es a través del análisis de los eigenvalores de la matriz de correlaciones. Al observar los eigenvalores si todos son aproximadamente de la misma magnitud, entonces no hay multicolinealidad. Otra forma cuantificar el rango de los eigenvalores es el número de condición cono- cido como Kappa, que no es más que la razón entre el eigenvalor máximo y el mínimo. En general, se dice que si tiene un valor mayor a 100 entonces hay multicolinealidad. Otra de las técnicas más utilizadas para detectar multicolinealidad, e incluso para tener un método para eliminarlas, es el cálculo de los factores de inflación de varianza o vif (variance inflation factors). Los factores de inflación de varianza (VIF) miden cuánto se infla la varianza de los coeficientes de regresión estimados en com- paración con el caso en el que las variables predictoras no están relacionadas lineal- mente. Para encontrar los VIF primero se hace una regresión lineal, luego se busca el incremento en la varianza de una variable debido a la correlación de las otras variables. En general se consideran las siguientes pautas: Valor VIF VIF = 1 1 < VIF < 5 5< VIF <10 Mean(Vif)