多重共線性（Multicollinearity）
重回帰分析において、相関の強い説明変数を2つ以上採用すると、偏回帰係数の計算結果が不安定になり、本来単独では正の相関となるはずの変数の偏回帰係数が負になり符号の逆転が起こるなど、結果の解釈が難しくなることが知られている。この現象を多重共線性と言う。英語を略して「マルチコ」などと呼ばれることもある。
多重共線性の問題を解決するためには、相関の高い説明変数のうちどちらかを除くのが一般的である。たとえば、ある飲食チェーンの店舗の売上げを分析する際、「駅からの距離」と「坪あたり賃料」にもともと高い相関があるなら、片方（通常は原因となる方の要素。この例では「駅からの距離」）のみを残し、もう１つの変数は排するという操作を行う。
ただし、重回帰分析の主目的が予測で、係数の解釈が重要でない場合、多重共線性自体は気にしなくてもよいとされる。
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