多重共線性的檢驗如下：

1、相關性分析，相關係數高於0.8，表明存在多重共線性；但相關係數低，並不能表示不存在多重共線性；

2、vif檢驗；

3、條件係數檢驗。

解決方法：

1、增加資料；

2、對模型施加某些約束條件；

4、將模型適當變形；

5、主成分迴歸。

處理多重共線性的原則：

1、 多重共線性是普遍存在的，輕微的多重共線性問題可不採取措施；

2、 嚴重的多重共線性問題，一般可根據經驗或透過分析迴歸結果發現。如影響係數符號，重要的解釋變數t值很低。要根據不同情況採取必要措施。

3、 如果模型僅用於預測，則只要擬合程度好，可不處理多重共線性問題，存在多重共線性的模型用於預測時，往往不影響預測結果。

2、下一步會彈出一個新的對話方塊，需要將因變數和自變數放入其中。

3、這個時候在統計量視窗勾選共線性診斷這一項，如果沒問題就確定繼續。

4、這樣一來等得到圖示的相關結果以後，即可檢驗多重共線性了。

多重共線性的後果：整個迴歸方程的統計檢驗P<a，但所有偏回歸係數的檢驗均無統計學意義。偏回歸係數的估計值大小明顯與常識不符，甚至連符號都是相反的。比如擬合結果表明累計吸菸量越多，個體的壽命就越長。