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分类变量之间，也要考虑共线性么？
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周末有学员问到，多因素回归中，如果自变量中的数值变量和分类变量之间，乃至不同的分类变量之间，都要考虑其共线性么？
https://blog.sciencenet.cn/blog-3442043-1446208.html
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首先从回归的基本要求上来说，是需要的。因为共线性的本质，指的就是自变量之间不能有高度的相互影响，也就是说一个自变量的值，不能强烈的受另一个自变量的影响。我们通常用方差膨胀因子（VIF）或者相关系数来计算这种影响的强弱。方差膨胀因子的计算方法，可以参考鄙人前期博文。
然而，依据方差膨胀因子的计算原理，对于分类变量，其VIF值显然是无法直接计算的。因为计算过程中，分类变量是无法作为因变量的（虽然技术上特定的模型可以，但一般线性模型中，是不行的）。所以直接计算分类变量的VIF值，行不通。
但是行不通不代表问题不存在，因为对于不同的自变量来说，如果分类变量之间彼此强烈影响，或者分类变量和数值变量彼此强烈影响，本质上同样也是共线性问题，同样会影响回归结果。所以这个问题如果真的存在，依旧不能忽视。
通过查询得知，现在R中的collinear这个包，可以解决这一问题，其解决方案是把分类变量通过某种转化，转化为数值变量，这样我们就可以计算其VIF值了（具体怎么转化的，那就是统计学家的事儿，我们只负责应用）。
我们可以看下这个包提供的一个具体案例（案例代码由collinear开发者提供，出于演示目的，鄙人略作修改和注释）：
#### 安装和加载collinear包
install.packages("collinear")library(collinear)### 查看案例数据 viView(vi)
### 可见数据中的 soil_type,koppen_zone koppen_group 等都是分类变量
### 计算VIF, 假定我们模型的因变量是vi_mean这个指标### 那么，选出相关系数的绝对值小于0.7， VIF小于3的变量selected_predictors <- collinear( df = vi, response = "vi_mean", predictors = vi_predictors, preference_order = NULL, max_cor = 0.7, max_vif = 3, encoding_method = "mean")#### 查看这些变量各自的VIF值selected_predictors_vif <- vif_df( df = vi, response = "vi_mean", predictors = selected_predictors)### 查看结果selected_predictors_vif
这个功能，用到多元回归中堪称完美啊！
collinear包网址链接：https://blasbenito.github.io/collinear/
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