對因變量取對數(shù)不可以緩解共線性，BCD都可以緩解共線性問題

正確答案是：A: 對因變量取對數(shù)。

### 分析：

多重共線性是指回歸模型中的自變量之間存在高度相關(guān)性，這會導(dǎo)致回歸系數(shù)的不穩(wěn)定性和不準確性。以下是對各選項的分析：

**A: 對因變量取對數(shù)**
- 對因變量取對數(shù)可以改變模型的形式，使其更適合于某些非線性關(guān)系，但這并不能解決自變量之間的多重共線性問題。因此，這一方法不能有效解決多重共線性。

**B: 使用主成分分析進行變量降維**
- 主成分分析（PCA）是一種常用的降維方法，可以通過將原始自變量轉(zhuǎn)換為新的不相關(guān)的主成分來消除多重共線性。因此，這一方法是有效的。

**C: 通過計算方差膨脹因子（VIF）來檢查共線性程度，并采取相應(yīng)措施**
- 方差膨脹因子（VIF）是檢測多重共線性的常用指標。通過計算VIF，可以識別出存在多重共線性的變量，并采取相應(yīng)措施（如刪除高VIF的變量）。因此，這一方法也是有效的。

**D: 刪除相關(guān)變量可能會有信息損失，我們可以不刪除相關(guān)變量，而使用一些正則化方法來解決多重共線性問題**
- 正則化方法（如嶺回歸、Lasso回歸）通過引入懲罰項來減少回歸系數(shù)的方差，從而有效應(yīng)對多重共線性問題。因此，這一方法也是有效的。

綜上所述，選項A不能解決多重共線性問題，而選項B、C、D都可以有效解決這一問題。因此，正確答案是A。