多重共线性的检测可以通过变量p1、p2的相关系数矩阵得出。
t值的大小你可以查询临界值表，这里主要可以看它们的p值来判定参数估计的显著性，如果你设定的显著性水平为0.05，由于p2的p值稍大于0.05，可以认为不够显著。
F统计量的值用来判定模型整体的显著性，也要看p值的。

判断共线性的方法很多，一般可以找出二者的相关系数，在给定的标准下，判断是不是拒绝原假设。还有就是求出方差扩大化因子 最常用的多重相关性的正规诊断方法是使用方差膨胀因子。自变量xj的方差膨胀因子记为（VIF）j，它的计算方法为
   （VIF）j =（1-R j2）-1
  式中，R j2是以xj为因变量时对其它自变量回归的复测定系数。
  所有xj变量中最大的（VIF）j通常被用来作为测量多重相关性的指标。一般认为，如果最大的（VIF）j超过10，常常表示多重相关性将严重影响最小二乘的估计值。