如果logistic回归发现存在多重共线性的影响，比如说某个自变量对Y结局的影响方向不符合逻辑，无法解释。此时应该怎么办呢？
如何发现/检验/诊断logistic回归中的共线性问题？看下文：
SPSS做logistic回归分析时如何进行多重共线性检验？
如果存在较为严重的共线性影响，又该如何处理呢？小兵查阅了一些教材/论文，首先一个大的原则是，很多统计分析问题没有标准答案，没有绝对的对或错，在统计研究中可能存疑有争议，所以下面给出的办法都是参考，多注重实践过程总结最合适的。
删减自变量
先去诊断清楚共线性问题是否严重，涉及哪些自变量，这些自变量能否从专业上、业务层面考虑删减，对于一个具体的研究来说，多数情况下自变量都是我们千挑万选的，主观上肯定是舍不得删除，因此这个办法大概率是难被采用的。
增加样本量
看看样本量，当下有没有办法增加样本量。这个办法可能会被吐槽，因为有的研究样本量是算好的，研究对象是确定的，有的研究完全没有可能增加哪怕半个样本。因此这个办法不一定实用。
逐步logistic回归
采用逐步回归的方式做logistic回归，拿到结果后要多讨论是否专业上、逻辑上符合，有没有一些特别重要的自变量被模型稀里糊涂筛掉了。
比如这篇论文：
该方法好像也不是妥当的，有人可能说，都交给模型了自动筛选，我很重要的一个研究变量无论如何也不能留下来，很尴尬。
主成分降维
我们现在是能查阅到一批主成分变换的logistic回归，原理就是先把自变量们提取主成分，提取的过程帮我们解决了共线性问题，我们用提取后的新的维度去继续做logistic回归。
比如这篇论文：
目的：采用主成分改进的条件logistic解决原发性开角型青光眼病因研究中的共线性问题。方法：采用1∶3配比病例对照设计 ,利用多重线性回归中的共线性诊断技术进行共线性诊断 ,以主成分改进的条件logistic回归分析解决共线性。
结果：主成分条件logistic回归能改善参数估计 ,显著降低标准误。结论：主成分改进的条件logistic能很好地解决原发性开角型青光眼病因研究中的共线性问题。
其他降维方法
还有其他类似于主成分的降维办法，比如偏最小二乘法logistic回归，也有学者已发表相关论文，可以去看查阅借鉴；
比如这篇论文：
结果简单共线性情形下，IPLSLR与CPLSLR回归系数估计的偏差较小，PCLR估计则相对稳定。多重共线性情形下，当样本量较大时,若共线性较高,IPLSLR，CPLSLR和PCLR均获得偏差较小、稳定性较好的回归系数估计；
若共线性较低，PCLR回归系数估计的偏差明显大于IPLSLR和CPLSLR。当样本量较小时，IPLSLR与CPLSLR在回归系数估计偏差和稳定性方面互有优劣。
本文完，文/图=数据小兵
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