Multikollinearität (engl.: Collinearity)

Die wechselseitige Abhängigkeit der unabhängigen Variablen in einem statistischen Modell. Perfekte M. liegt vor, wenn die Werte einer (oder mehrerer) unabhängigen Variablen aus den anderen unabhängigen Variablen exakt vorhergesagt werden können; in diesem Fall kann das Modell nicht geschätzt werden (manche Statistik-Programme entfernen in diesem Fall automatisch eine oder mehrere Variable aus dem Modell, um doch eine Schätzung zu ermöglichen). Nicht perfekte M. ist nur dann ein Problem, wenn sie zu hohen Standardfehlern führt. Letzteres wird durch Maßzahlen wie z. B. den Varianzinflationsfaktor (VIF) geprüft, der angibt, um welchen Faktor die Varianz eines Schätzers als Folge der M. "aufgebläht" ist.

Siehe auch: Regressionsmodell.