¿Qué es la multicolinealidad?
Cuando dos variables X están muy correlacionadas (|r| > 0.9), el modelo no puede separar sus efectos individuales. Esto infla los errores estándar y hace inestables los coeficientes.
Síntomas:
Síntomas:
- Alta correlación entre variables X
- Un coeficiente significativo, el otro no
- Coeficientes que cambian drásticamente con los datos
- Eliminar una de las variables correlacionadas
- Combinarlas (ratio, diferencia, índice)
- Recopilar datos más diversos
Pruébalo en la app
Pruebe: Revise el mapa de calor de correlación en Resultados → Gráficos. Si |r| > 0.9 entre dos X, considere eliminar una.