Multikollinearität bezeichnet den Umstand hoher Korrelationen zwischen den Prädiktoren in der linearen Regression. Sie hat keine Auswirkungen auf das Bestimmtheitsmaß, wohl aber auf die Signifikanztests der Prädiktoren, da die Standardfehler verzerrt sind. Das Modell ist nicht mehr in der Lage, aufgeklärte Varianz einem bestimmten Prädiktor zuzuordnen, sondern berücksichtigt nur den uniquen Anteil eines Prädiktors. Abhilfe schafft das Zusammenfassen mehrerer Prädiktoren zu einem Faktor, auch wenn damit ein gewisser Informationsverlust verbunden ist, das Modell insgesamt aber stabiler wird. Zur Diagnose der Multikollinearität wird die Toleranz oder der VIF (Variance Inflation Factor) eingesetzt. Für alle statistischen Modelle sollte generell gelten: Simplicity first! Ein ausführliches Video zur linearen Regression inklusive der Demonstration eines Fallbeispiels finden Sie hier.