The regression results presented in

The regression results presented in table 1 show
that none of the price or availability contextual
factors are statistically significantly related
to men’s BMI in either the cross-sectional or
longitudinal models. For women, however, the results from the individual FE model reveal
that higher fruit and vegetable prices are statistically
significantly related to higher BMI: a
one dollar increase in price results in a 0.62 unit
increase in BMI, corresponding to a fruit and
vegetable price elasticity of BMI for women of
0.02. Greater availability of fast-food restaurants
is weakly statistically significantly related
to higher BMI, and increases in convenience
stores have a statistically significant positive
effect on weight, though the point estimates on
the outlet density effects are very small.
Turning to the individual- and householdlevel
covariates presented in table 1, there are several interesting differences in the estimates
by model specification. Whereas the
cross-sectional results for men suggest a positive
U-shaped relationship between income
and BMI, the individual FE results show men’s
BMI to be positively related to income. For
women, having near-high or high income is
associated with increasingly lower BMI in the
cross-sectional model,but the relationship is no
longer statistically significant once individual
FEs are controlled for. Also, in the cross sections,
higher-educated (college or more) men
and women are found to have statistically significantly
lower BMI, but the effects fall close to zero and are not statistically significant in
the individualFEmodels.Whereas in the crosssectional
model, separated women are heavier
than their married counterparts, the individual
FE results show that changes in status
from married to separated results in weight
loss (though not statistically significant), and
moving from never married to married statistically
significantly increases women’s BMI.
For men, the cross-sectional and within-person
variations of marital status effects are similar.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แสดงในตารางที่ 1 แสดงผลการถดถอยที่ไม่มีราคาหรือตามบริบทความพร้อมใช้งานปัจจัยที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติเพื่อชาย BMI ในอย่างใดอย่างหนึ่งที่เหลว หรือรูปแบบระยะยาว สำหรับผู้หญิง ไร ผลลัพธ์จากแบบ FE ละเปิดเผยราคาผักและผลไม้สูงทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญที่เกี่ยวข้องกับ BMI สูง: มีหนึ่งดอลลาร์เพิ่มผลราคาหน่วย 0.62เพิ่มใน BMI ที่สอดคล้องกับผลไม้ และผักราคาความยืดหยุ่นของ BMI สำหรับผู้หญิง0.02 มากขึ้นพร้อมใช้งานของร้านอาหารเป็นการสูญที่เกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติสูง BMI และเพิ่มความสะดวกสบายร้านค้าได้บวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติมีผลกับน้ำหนัก แม้ว่าจุดประเมินในร้านหนาแน่นผลมีขนาดเล็กมากเปิดแต่ละ - และ householdlevelแสดงในตาราง 1, covariates มีความแตกต่างที่น่าสนใจต่าง ๆ ในการประเมินโดยข้อกำหนดรูปแบบ ในขณะผลลัพธ์เหลวสำหรับผู้ชายแนะนำเป็นบวกรูปตัวยูความสัมพันธ์ระหว่างรายได้และ BMI, FE แต่ละผลลัพธ์แสดงผู้ชายBMI บวกเกี่ยวข้องกับรายได้ สำหรับผู้หญิง มีรายได้ใกล้สูง หรือสูงเป็นเกี่ยวข้องกับ BMI ต่ำมากขึ้นในการรุ่นเหลว แต่ความสัมพันธ์ไม่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติต่อเมื่อแต่ละเฟสควบคุมสำหรับ ในส่วนขน ยังศึกษาสูง (วิทยาลัยหรือมากกว่า) คนและผู้หญิงจะพบได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติBMI ต่ำกว่า แต่ผลกระทบตกอยู่ใกล้กับศูนย์ และมีอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในindividualFEmodels.Whereas ใน crosssectionalรุ่น หญิงแยกเป็นหนักกว่าคู่สมรสของพวกเขา แต่ละบุคคลแสดงผลลัพธ์ FE ที่เปลี่ยนสถานะจากแต่งงานจะแยกผลน้ำหนักขาดทุน (แม้ว่าไม่ทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญ), และย้ายจากไม่เคยแต่งงานการแต่งงานทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญเพิ่ม BMI ของผู้หญิงสำหรับผู้ชาย ที่เหลว และภายในท่านความแตกต่างของสถานภาพสมรสลักษณะจะคล้ายกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลการถดถอยที่นำเสนอในตารางที่ 1 แสดงให้เห็น
ว่าไม่มีราคาหรือความพร้อมบริบท
ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
ที่จะค่าดัชนีมวลกายของผู้ชายทั้งในภาคตัดขวางหรือ
รุ่นยาว สำหรับผู้หญิง แต่ผลที่ได้จากแต่ละ FE แบบเปิดเผย
ว่าราคาผลไม้ที่สูงขึ้นและผักจะมีสถิติ
ที่เกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญสูงกว่าค่าดัชนีมวลกาย:
เพิ่มหนึ่งดอลลาร์ในผลราคาในหน่วย 0.62
การเพิ่มขึ้นของดัชนีมวลกายที่สอดคล้องกับผลไม้และ
ความยืดหยุ่นของราคาผัก ของค่าดัชนีมวลกายสำหรับผู้หญิง
0.02 ความพร้อมใช้งานที่มากขึ้นของร้านอาหารฟาสต์ฟู้
จะไม่ค่อยเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
ที่จะสูงกว่าค่าดัชนีมวลกายและการเพิ่มขึ้นของความสะดวกสบาย
มีร้านค้าในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญ
ผลกระทบต่อน้ำหนักแม้ว่าประมาณการจุดบน
ผลกระทบความหนาแน่นของร้านมีขนาดเล็กมาก.
หันไป individual- และ householdlevel
ตัวแปรที่นำเสนอในตารางที่ 1 มีความแตกต่างที่น่าสนใจหลายแห่งในประมาณการ
โดยข้อกำหนดรูปแบบ ในขณะที่
ผลการตัดสำหรับผู้ชายแนะนำให้บวก
ความสัมพันธ์รูปตัวยูระหว่างรายได้
และค่าดัชนีมวลกาย, ผลแต่ละ FE แสดงชาย
BMI จะเกี่ยวข้องทางบวกกับรายได้ สำหรับ
ผู้หญิงที่มีรายได้ใกล้เคียงกับที่สูงหรือสูง
ที่เกี่ยวข้องกับการลดลงของดัชนีมวลกายมากขึ้นใน
รูปแบบตัดขวาง แต่ความสัมพันธ์เป็นไม่มี
อีกต่อไปอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นบุคคล
Fes จะควบคุม นอกจากนี้ในส่วนข้าม,
การศึกษาที่สูงขึ้น (วิทยาลัยหรือมากกว่า) ชาย
และหญิงพบว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ
ที่ต่ำกว่าค่าดัชนีมวลกาย แต่ผลกระทบตกอยู่ใกล้กับศูนย์และไม่ได้นัยสำคัญทางสถิติใน
individualFEmodels.Whereas ใน crosssectional
รุ่นแยกออกจากกัน ผู้หญิงจะหนัก
กว่าคู่แต่งงานของพวกเขาแต่ละ
ผล FE แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงในสถานะ
จากแต่งงานกับผลการแยกออกจากกันในน้ำหนัก
การสูญเสีย (แม้ว่าจะไม่ใช่นัยสำคัญทางสถิติ) และ
ย้ายจากที่ไม่เคยแต่งงานกับแต่งงานทางสถิติ
อย่างมีนัยสำคัญเพิ่มค่าดัชนีมวลกายของผู้หญิง.
สำหรับผู้ชายข้าม -sectional และภายในคน
รูปแบบของผลกระทบสถานภาพสมรสมีความคล้ายคลึงกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิเคราะห์ผลนำเสนอในตารางที่ 1 แสดง
ที่ไม่มีราคาหรือความพร้อมของปัจจัยบริบท

เป็นอย่างมีนัยสำคัญทาง สถิติที่เกี่ยวข้องกับชาย BMI ทั้งในภาคตัดขวางหรือ
แบบระยะยาว สำหรับผู้หญิง อย่างไรก็ตาม ผลจากแบบจำลอง Fe บุคคลเปิดเผย
ผลไม้ที่สูงขึ้นและราคาผักมีความสัมพันธ์กับ BMI สูงกว่าสถิติ

:เพิ่มเหรียญหนึ่งในผลลัพธ์ของราคาใน 1 หน่วย
เพิ่มดัชนีมวลกายที่ผลไม้และผัก
มีค่าดัชนีมวลกายสำหรับผู้หญิง
0.02 . ว่างมากขึ้นของร้านอาหารฟาสต์ฟู้ดเป็นอย่างมีนัยสำคัญทาง สถิติที่เกี่ยวข้อง

อย่างอ่อนกับ BMI สูงกว่า และเพิ่มในร้านสะดวกซื้อ

จะมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติบวกน้ำหนัก แม้ว่าจุดประมาณการ
ร้าน ความหนาแน่นของผลมีขนาดเล็กมาก .
เปลี่ยนเป็นบุคคลและ householdlevel
ความรู้นำเสนอในตารางที่ 1 มีหลายที่น่าสนใจแตกต่างกันในการประเมิน
โดยสเปครุ่น ส่วนการตัดสำหรับผู้ชายแนะนำ


เป็นรูปตัวยู ความสัมพันธ์ระหว่างรายได้และค่าดัชนีมวลกาย , เหล็กแต่ละผลการแสดง
ผู้ชาย BMI จะสัมพันธ์กับรายได้ สำหรับ
ผู้หญิงมีใกล้มากหรือรายได้ที่มากขึ้นกว่าค่า

แบบภาคตัดขวาง แต่ความสัมพันธ์จะไม่มีอีกต่อไป อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เมื่อแต่ละคน

เฟสควบคุมสำหรับ นอกจากนี้ ในข้ามส่วน
การศึกษาสูงวิทยาลัยหรือมากกว่า ) ชายและหญิงพบได้

ลดดัชนีมวลกายอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ,แต่ผลลดลงเข้าใกล้ศูนย์ และไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติใน
individualfemodels ในขณะที่ในรูปแบบ crosssectional

แยกหญิงจะหนักกว่า counterparts แต่งงานของพวกเขา และพบว่า การเปลี่ยนแปลงในแต่ละคน

สถานะสมรสแยกผลลัพธ์ในการสูญเสียน้ำหนัก
( แต่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ ) และ
ย้าย จากไม่เคยแต่งงานแต่งงาน
อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติมีผลในการเพิ่มค่าของผู้หญิง .
สำหรับผู้ชาย , แบบตัดขวางภายในบุคคล
รูปแบบของผลสถานภาพคล้าย