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VIF (Variance Inflation Factor) signifie Facteur d’Inflation de la Variance. Au cours de l’analyse de régression, VIF évalue si les facteurs sont corrélés les uns aux autres (multi-colinéarité), ce qui pourrait influencer les autres facteurs et réduire la fiabilité du modèle.

Si un VIF est supérieur à 10, vous avez une multi-colinéarité élevée : la variation semblera plus grande et le facteur apparaîtra plus influent qu’il ne l’est. Si VIF est plus proche de 1, alors le modèle est beaucoup plus robuste, car les facteurs ne sont pas influencés par la corrélation avec d’autres facteurs.