各位少侠&女侠们：
我在看贾平俊的《统计学---基于R》（第二版）时候发现了一个现象：P272 关于共线性识别书中列举了4中方法：
其中第1种： 检验自变量之间的关系系数（书中内容如下）
按照文中的说法：“由上图种的P值显示，这5个变量种，只有X5 与其他4个自变量之间的关系不显著，而其他4个自变量两辆之间均显著相关” 继而得出结论：“多元线性回归种可能存在多重多重共线性。的情形
而书中接下来介绍了另一种检验方法：容忍度 & 方差膨胀因子（书中结果如下）
继而书中得出结论”容忍度均大于0.1，VIF均小于10，这说明本例建立的回归模型共线性并不严重
针对书中的表述，由以下困惑：
1.在方法一中，作者是因何断言“由上图种的P值显示，这5个变量种，只有X5 与其他4个自变量之间的关系不显著，而其他4个自变量两辆之间均显著相关”的？ 判断“显著”的标准是什么？
2.两种判断方法之间存在一定的矛盾性：一个说存在共线性问题，（言外之意需要修正模型）；另一个则说模型共线性并不严重（言外之意：可以不修改模型），那么作为模型的使用者，我们该怎么应对？
感谢！报拳！
