交互变量

你把具体的数据拿出来看看，这些就是看经验。这样说，相关系数的计算公式你仔细看看，它计算的是线性相关性，跟独立性没有太大关系，如果是普通的经济类数据，0.26完全可以接受，因为经济波动比较大，也许还有其他影响因子，你没有找到，或者说，这两到三个因子应该分解合并成另外几个，就是用主成分分析解决多重共线性。但如果你回归的是生物类，也就是医学上的，我建议小心一些，这对最终结果影响比较大，实在不行就放弃一个。解决办法的话，没有什么直接的，因为你要变了这些变量，解释方法都会有很大变动。实在不行就是刚才说的，用主成分分析，把几个变量变换一下，变成同样数目（或者更少）的变量，这样他们之间的相关度就低了，基本上是独立的了。不过这样的话，容易让新的变量具体含义不清楚，仅仅是理论过关。

不一定，中心化处理只不过是为了方便解释而已，并不影响各项回归系数。（南心网 调节效应中心化处理）

看你理论上怎么解释如果这个变量需要留着那你就可以不用理共线性如果无关紧要的话一方面需要考虑模型设置的合理性问题，另一方面需要运用计量软件进行校正调试