Некоторые последствия мультиколлинеарности в анализе данных:

• Нестабильность оценок коэффициентов регрессии. 2 Когда предикторные переменные имеют высокую корреляцию, модели становится трудно различать индивидуальное влияние каждой переменной на зависимую переменную. 2 В результате оценённые коэффициенты могут быть неточными или даже иметь неожиданные признаки. 2
• Увеличенные стандартные ошибки. 2 Мультиколлинеарность увеличивает стандартные ошибки коэффициентов регрессии. 2 Это означает, что оценённые коэффициенты становятся менее точными, а доверительные интервалы вокруг них расширяются. 2 В результате становится сложнее определить, являются ли оценённые коэффициенты статистически значимыми или нет. 2
• Ухудшенная интерпретируемость. 2 Мультиколлинеарность затрудняет точную интерпретацию коэффициентов регрессионной модели. 2 Поскольку коэффициенты отражают частичное влияние каждой предикторной переменной на зависимую переменную, мультиколлинеарность может привести к затемнению или искажению этих эффектов. 2 Следовательно, становится труднее делать осмысленные выводы о взаимосвязях между предикторными переменными и зависимой переменной. 2
• Невозможность определить изолированное влияние факторов на результативный показатель. 3 Если два или более фактора изменяются только совместно, их вклад по отдельности становится невозможно различить. 5