Your results are very typical, Please refer to any SPSS books that would resolve your results.

Your results are very typical, Please refer to any SPSS books that would resolve your results.

共线性分析：
一般以容忍度、方差膨胀因子（VIF，容忍度的倒数）作为共线性诊断指标。一般来说，容忍度的值介于0和1之间，如值太小，说明这个自变量与其它自变量间存在共线性问题；VIF值越大，则共线性问题越明显，一般以小于10为判断依据(Neter et al.，1985）。DW值用来检验回归分析中的残差项是否存在自相关现象，DW值的取值介于0和4之间：残差一阶正相关时，DW≈0；残差一阶负相关时，DW≈4；残差独立时，DW≈2。分析结果（如表5.3与表5.4）显示，各变量的VIF都远小于10，DW值也符合要求，说明各个自变量之间不存在共线性问题。
相关系数分析：
线性回归时候，相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度。但是自变量对因变量不显著的话，只能说明自变量多因变量影响不大，可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量。或者在自变量多的情况下，用逐步回归的方法，提取出与因变量相关最大的自变量。

感谢楼上的介绍

请问，如果是与研究无关的人口统计学变量（作为控制变量导入回归方程中），出现VIF>10,容差接近于0，研究的自变量、因变量、调节变量的共线性诊断值都在正常范围。那么这种情况要怎么处理呢，需要对这些控制变量中心化吗？