不一定，首先變數提示由於共線性被剔除有兩種原因，一種是正常的，不用管，一種是不正常的，需要處理，不過總的來說無論你是否處理，它都不會進入迴歸（stata會自動忽略），要處理的都是你的模型假設。

正常的，就是說例如這樣：我們假設我們分析的群體是51~80歲的，我們想把年齡分成三組，變數1是虛擬變數代表在50~60歲間（是=1，否=0），變數2是虛擬變數代表在61~70歲間，變數3是虛擬變數代表在71~80歲間。那麼當你迴歸時加入這三個虛擬變數控制年齡的時候，因為這三個變數的和一定為1（共線性），所以系統會自動忽略其中一個，但是這個時候你不用在模型中刪除那個被忽略的變數，因為這是正常的，這代表那個變數被自動選為基準組。我們在解釋其他組的變數的係數上，也是解釋為“相對於被忽略的那個基準組，這個變數所代表的組如何影響因變數，這個組是有平均比起基準組更多還是更少的因變數“。

不正常的，就是說明明不是分組的虛擬變數，但也有共線性。比如說可能是這樣，你想看丈夫和妻子的年齡差，然後又希望控制丈夫和妻子的年齡，這時由於（年齡差=年齡相減）產生了共線性，這說明你的模型本身就設定失誤，我們只需要控制丈夫的年齡就可以達到都控制的效果。

也可能是這樣：你想看”是否退休“對因變數的影響，但是因為你的樣本比較窄，比如是”20~50“歲的樣本，導致所有人都沒有退休，”是否退休“變數對所有人都是0（沒退休），所以被忽略掉，這時就意味著你的樣本不支援做你想要的模型，此時也只得刪掉這個變量了。