多重共线性

在结构方程模型（SEM）或潜变量分析（Latent Variable Analysis）中，测量变量（也称为观测变量或指标）是用来估计潜变量（也称为潜在特质或构念）的。潜变量是不能直接观测到的，而是通过一组测量变量来间接推断的。将测量变量转换成潜变量的过程通常涉及以下几个步骤：
1. 首先明确潜变量是什么，设定模型以及用来测量这些潜变量的观测变量有哪些。这些观测变量应该是能够反映潜变量特征的。
2. 收集测量变量的数据，数据完整准确。
3. 用stata进行因子分析或路径分析，估计潜变量及其与测量变量之间的关系。因子分析可帮助识别测量变量中的潜在结构，即潜变量。
4. 根据分析结果，评估模型的拟合程度，进行模型拟合与评估。检查模型的拟合指标（如Chi-square、CFI、TLI、RMSEA等），确定模型是否能够合理地描述数据。
5. 一旦模型拟合良好，下一步可估计潜变量的得分，计算潜变量的值，用于进一步的回归分析或其他统计分析。

Stata的gllamm命令主要用于处理广义线性潜变量和混合模型，它并不直接用于潜变量的回归分析。对于潜变量分析，更常用的是sem命令或其他专门的潜变量分析包。Stata对潜变量进行回归分析常用结构方程模型（SEM）的方法，结构方程模型可同时估计测量模型（即潜变量与其测量指标之间的关系）和结构模型（即潜变量之间的关系）。

用factor命令或sem命令来估计测量模型。factor命令通常用于探索性因子分析，而sem命令则用于更复杂的结构方程模型。例如用sem命令估计测量模型可能类似于以下形式：
sem (y1 y2 y3 <- f1) (x1 x2 x3 <- f2), cov(f1 f2)
在这个例子当中，y1 y2 y3是测量潜变量f1的指标，x1 x2 x3是测量潜变量f2的指标。cov(f1 f2)指定了潜变量之间的协方差关系。

估计结构模型
一旦估计了测量模型并得到了潜变量的估计值，可在结构模型中使用这些潜变量来估计它们之间的关系，用sem命令。
例如：sem (f1 <- f2)   这个命令估计潜变量f1和f2之间的关系。
评估模型
得到模型结果后，评估模型的拟合情况，检查模型的拟合指数，如比较拟合指数（CFI）、Tucker-Lewis指数（TLI）和均方根误差近似值（RMSEA）等。
最后，解释模型的结果，解释潜变量之间的关系以及它们的强度和方向。

是不是也可以尝试降维，先采用主成分之类的降维之后再回归