添加交互项时的多重共线性问题

如何解决添加交互项时的多重共线性问题

这更多是一个一般的统计问题，而不是我的代码有问题（尽管经常发生）。因此，情况如下：

我已使用 glmer 函数（lme4软件包）使用以下代码拟合了逻辑模型：

library(lme4)
library(ggplot2)
library(see)
library(Ggally)
library(performance)

## Preparing the data 
## Moose presence
Moose_pr2 <- read.delim(file.choose(),header = T)
Moose_pr2$Forest_stage <- factor(Moose_pr2$Forest_class,levels = c(1:4),labels = c("Clearcut","Young","Thinned","Mature"))
Moose_pr2$Wolf_presence <- factor(Moose_pr2$Wolf.territory,levels = c(0:1),labels = c("Absent","Present"))
Moose_pr2$Moose_presence<- factor(Moose_pr2$Moose.presence,"Present"))
Moose_pr2$distance_forest_roads <- Moose_pr2$Small.roads/1000
Moose_pr2$distance_main_roads <- Moose_pr2$Big.roads/1000
Moose_pr2$RAWO_presence<- factor(Moose_pr2$RASE.presence,"Present"))```

#Select variables of interest 
Moose.data<- Moose_pr2 %>%
  select(Taxar,Moose_presence,Wolf_presence,Forest_stage,distance_main_roads,distance_forest_roads,Pine_proportion,RAWO_presence)

## Run the logistic model
Moose_presence2 <- glmer(Moose_presence~Wolf_presence*Forest_stage + distance_main_roads + distance_forest_roads +
              Pine_proportion + RAWO_presence + (1|Taxar),data = Moose.data,family = binomial(link = "logit"),na.action = "na.fail")

#Check for collinearity
a <- check_collinearity(Moose_presence2)
plot(a)
a

这是共线性检查的结果：

# Check for multicollinearity

Low Correlation

             Parameter  VIF Increased SE
   distance_main_roads 1.06         1.03
 distance_forest_roads 1.08         1.04
       Pine_proportion 1.18         1.09
         RAWO_presence 1.07         1.03

Moderate Correlation

    Parameter  VIF Increased SE
 Forest_stage 5.71         2.39

High Correlation

                  Parameter   VIF Increased SE
              Wolf_presence 25.39         5.04
 Wolf_presence:Forest_stage 76.92         8.77
>

现在，当不包括交互项时，不同变量之间根本就没有共线性。

Moose_presence2 <- glmer(Moose_presence~Wolf_presence+Forest_stage + distance_main_roads + distance_forest_roads +
              Pine_proportion + RAWO_presence + (1|Taxar),na.action = "na.fail")

#Collinearirty check result
Low Correlation

             Parameter  VIF Increased SE
         Wolf_presence 1.02         1.01
          Forest_stage 1.21         1.10
   distance_main_roads 1.06         1.03
 distance_forest_roads 1.08         1.04
       Pine_proportion 1.18         1.09
         RAWO_presence 1.07         1.03

我想知道下一步应该做什么。我该如何解释？多重共线性仅仅是相互作用项的结果吗？可以不理会它，还是可以以某种方式解决它？我知道可以使用居中平均值对连续变量进行标准化，但这对因子变量确实不起作用吗？

重要的是，如果因子变量作为整数变量而不是因子作为整数变量包含在模型中，则根本不存在共线性问题。

如果有人遇到类似问题，或者比我更了解因子变量之间的多重共线性和相互作用项，我将非常感谢您的帮助！非常感谢

乔治亚州