我们进行数据分析并建立模型。比如说，我建立了一个回归模型，它有多个预测变量（多元回归）。然后我们检查很多东西：正态性、多重共线性等。具体来说，我们检查多重共线性、数值/连续变量、VIF（方差膨胀因子）等。如果我们发现存在多重共线性，我们就删除一个高度相关的特征。

我的问题是：分类变量可以做什么？我的意思是如果两个分类变量是相关/关联的，这是否意味着我必须放弃它？我不清楚如何处理分类变量，就像我们处理连续变量之间的相关性一样。

我们所说的两个因素变量是相关的、相关的还是独立的是什么意思？如果存在共线性怎么办？你如何识别这种共线性？你如何解决？