Controlling for variables implies c

Controlling for variables implies conceptual distinctness between the control and zero-order variables. However, there are different levels of distinctness, some more subtle than others. These levels are determined by the theoretical context of the research. Failure to specify the theoretical context creates ambiguity as to the level of distinctness, and leads to the partialling fallacy, in which one controls for variables that are distinct in terms of appropriate theory. Although this can occur in using any control procedure, it is especially likely to occur in multiple regression, where high-order partial regression coefficients are routinely obtained in order to determine the relative importance of variables. Four major ways in which these regression coefficients can be seriously misleading are discussed. Although warnings concerning multicollinearity are to be found in statistics texts, they are insufficiently informative to prevent the mistakes described here. This is because the problem is essentially one of substantive interpretation rather than one of mathematical statistics per se.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ควบคุมตัวแปรหมายถึงแนวคิด distinctness ระหว่างตัวควบคุมและตัวแปรลำดับศูนย์ อย่างไรก็ตาม มีหลายระดับของ distinctness บางมากละเอียดมากกว่าคนอื่น ๆ ระดับเหล่านี้จะถูกกำหนด โดยบริบททางทฤษฎีของการวิจัย การระบุเนื้อหาทฤษฎีสร้างความคลุมเครือว่าระดับของ distinctness และนำไปสู่วิบัติ partialling ซึ่งหนึ่งควบคุมสำหรับตัวแปรที่แตกต่างกันในแง่ของทฤษฎีที่เหมาะสม แม้ว่านี้อาจเกิดขึ้นได้โดยใช้ขั้นตอนการควบคุมใด ๆ ก็อาจเกิดในหลายถดถอย ขึ้นที่ค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยบางส่วนสั่งสูงเป็นประจำได้เพื่อกำหนดความสำคัญของตัวแปร มีการกล่าวถึงวิธีการหลักสี่ซึ่งสัมประสิทธิ์ของปัญหาเหล่านี้สามารถทำให้เข้าใจผิดอย่างจริงจัง ถึงแม้ว่าคำเตือนเกี่ยวกับ multicollinearity จะพบในตำราสถิติ พวกเขามีข้อมูลไม่เพียงพอเพื่อป้องกันความผิดพลาดที่อธิบายไว้ที่นี่ ทั้งนี้เนื่องจากปัญหาเป็นหลักตีความสำคัญอย่างใดอย่างหนึ่งมากกว่าหนึ่งทางคณิตศาสตร์สถิติเพิ่มต่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การควบคุมสำหรับตัวแปรหมายถึงความแตกต่างทางความคิดระหว่างการควบคุมและการเป็นศูนย์สั่งตัวแปร แต่มีระดับที่แตกต่างของความแตกต่างบางอย่างที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกว่าคนอื่น ๆ ระดับเหล่านี้จะถูกกำหนดโดยบริบททางทฤษฎีของการวิจัย ความล้มเหลวในการระบุบริบททางทฤษฎีสร้างความคลุมเครือเป็นถึงระดับของความแตกต่างและนำไปสู่​​การเข้าใจผิด partialling ซึ่งเป็นหนึ่งในการควบคุมสำหรับตัวแปรที่มีความแตกต่างในแง่ของทฤษฎีที่เหมาะสม แม้ว่านี้สามารถเกิดขึ้นได้ในการใช้ขั้นตอนการควบคุมใด ๆ ก็เป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่งมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในการถดถอยพหุคูณที่สูงใบสั่งค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยบางส่วนจะได้รับเป็นประจำเพื่อตรวจสอบความสำคัญของตัวแปร สี่วิธีที่สำคัญในการที่เหล่านี้มีค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยอาจทำให้เข้าใจผิดอย่างจริงจังที่จะกล่าวถึง แม้ว่าคำเตือนเกี่ยวกับพหุจะพบในสถิติตำราพวกเขาจะไม่เพียงพอข้อมูลเพื่อป้องกันความผิดพลาดที่อธิบายที่นี่ เพราะนี่คือปัญหาที่เกิดขึ้นเป็นหลักหนึ่งของการตีความเนื้อหาสาระมากกว่าหนึ่งในสถิติคณิตศาสตร์ต่อ se