VIF（方差膨脹因子）值是用於檢測多重共線性問題的常用工具。當VIF值小於10（嚴格的標準是5）時，通常被認為模型中沒有多重共線性問題，模型構建良好。然而，需要注意的是，VIF值只能衡量每個變數對回歸係數估計的影響程度，並不能直接反映兩個變數之間的相關性。在某些情況下，即使VIF值小於10，兩個變數之間可能存在強相關性（例如0.8或0.9），這可能是由於這兩個變數之間的關係不是線性關係導致的。因此，在實際套用中，還應結合其他指標，如相關係數、回歸係數、擬合誤差等來判斷是否存在多重共線性。
此外，有時候會以容差值作為標準，容差值=1/VIF，所以容差值大於0.1則說明沒有共線性（嚴格是大於0.2）。VIF和容差值有邏輯對應關係，因此二選一即可。
針對共線性問題的解決方案包括：
手動移除出共線性的自變數
逐步回歸法
增加樣本容量
嶺回歸
利用因子分析合併變數。