对
多重共线性的两点认识：
①在实际中，多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题，有意义的区分不在于有和无，而在于多重共线性的程度。②多重共线性是针对固定的解释变量而言，是一种样本的特征，而非总体的特征。
消除多重共线性的方法：
1.增加样本容量
2.利用先验信息改变
3.删除不必要的解释变量：参数的约束形式
4.其它方法：逐步回归法，
岭回归（ridge
regression）,
主成分分析（principal
components
）.
这些方法spss都可以做的，你在
数据分析的子菜单下可以找到相应的做法。
删除不必要的方法的时候，最好使用一下逐步回归法，这样比较科学一点。
主成分分析的方法使用比较简单科学，本人介意用该方法。