ข้อมูลมีความเอนเอียงจากกระบวนการเก็บตัวอย่างและต้องจำกัดการตีความ จึงวินิจฉัยว่า ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างหลายตัวแปร (Multivariate Analysis) หากพบว่าสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่อเนื่องมีค่าสูง เหตุใดการใช้การวิเคราะห์การถดถอยโดยตรงอาจเกิดปัญหา
กความหนาแน่นของข้อมูลสูงเกินไป โดยถือว่าเป็นแนวทางหลักที่หน่วยงานควรใช้ในทุกกรณี
ขการแจกแจงของข้อมูลไม่ปกติ และใช้เป็นเกณฑ์เดียวสำหรับการดำเนินงานของหน่วยงานทั้งหมด
คมัลติโคลลิเนียริตี้ (Multicollinearity) ทำให้ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยไม่เสถียรและแปลความหมายได้ยาก
งขนาดตัวอย่างไม่เพียงพอที่จะเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ทำให้การประมาณค่าพารามิเตอร์ในแบบจำลองการถดถอยขาดความแม่นยำและไม่สามารถสรุปอ้างอิงผลไปยังกลุ่มประชากรเป้าหมายได้อย่างน่าเชื่อถือ
เฉลยอธิบาย
มัลติโคลลิเนียริตี้เกิดเมื่อตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์กันสูง ทำให้ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยไม่เสถียร มีความคลาดเคลื่อนมาตรฐานสูง และการปลดปล่อยตัวแปรจากแบบจำลองอาจเปลี่ยนค่าสัมประสิทธิ์อื่นมาก ตัวเลือก A เป็นปัญหาแยกต่างหาก ตัวเลือก C และ D ไม่ใช่ผลลัพธ์ของสหสัมพันธ์สูง