Bagi mereka yang pernah atau terbiasa memanfaatkan statistika dan ekonometrika sebagai alat bantu dalam pelaksanaan tugas, tentu tak asing dengan istilah multikollinearitas. Istilah itu adalah kondisi ketika dua atau lebih variabel bebas (independen) yang digunakan untuk menerangkan variabel tergantung (dependen), mempunyai karakteristik yang mirip dalam sebuah proses analisis regresi. Konsekuensi dari multikollinearitas cukup fatal karena akan mereduksi tingkat signifikansi salah satu atau semua variabel untuk berperan dalam model yang disusun. Yang lebih parah lagi, kondisi ini dapat menyebabkan tanda yang berlawanan, misalnya variabel yang seharusnya berkontribusi positif menjadi negatif, begitu juga sebaliknya. Solusi dari kondisi ini adalah, salah satu variabel harus dihilangkan, sehingga variabel yang tersisa akan dapat berperan secara ‘benar’ karena tidak terganggu perilaku variabel lain yang bermultikollinearitas dengannya.