VIF 점수. 무엇에 좋은가? 전혀 아무것도 아니다

분산 팽창 인자(VIF 점수)는 사회 과학 전반에서 일반적으로 사용되는 회귀 진단 도구이다. 연구자들은 일반적으로 VIF 점수가 수치적 기준 이하일 때 모든 다중공선성 문제를 무시할 수 있는 '은총알' 역할을 한다고 생각한다. 그러나 VIF 기준을 사용하여 다중공선성으로 인한 제1종 오류의 가능성을 배제하는 것은 논리적인 근거가 없다. 기준 이하의 VIF 점수를 보고한다고 해서 상관관계가 있는 변수 간의 통계적으로 유의미한 결과의 신뢰성이 어떤 방식으로든 추가되는 것은 아니다. 이러한 '기준 관점'과는 대조적으로, 우리의 분석은 다중공선성과 잘못된 규정을 고려한 관점의 범위를 확장한다. 우리는 다중공선성을 보이는 포함된 변수들과 상관관계가 있는 관련 변수를 생략한 회귀가 내생성으로 인한 편향 팽창 및 베타 극화를 겪을 수 있음을 논리적으로 증명한다. 이는 제1종 오류와 낮은 VIF 점수가 동시에 존재할 가능성을 초래한다. 또한, 변수를 생략하는 것은 VIF 점수를 명시적으로 줄인다. 우리는 기준 관점이 논리적인 근거를 결여할 뿐만 아니라 경험적 규칙으로서 근본적으로 잘못된 길잡이라는 결론을 내린다. 도구 변수는 내생성으로 인한 편향 팽창에 대한 명확한 해결책을 제시한다. 외생적 도구가 없는 경우, 우리는 연구자들이 다중공선성을 보이는 변수를 사용할 때 단순하고 명확한 이론만을 테스트할 것을 권장하며, 상관변수가 기대하는 부호를 가지도록 해야 한다고 강조한다.