This would mean that a reduction in

This would mean that a reduction in BMI that is not associated with a reduction in calorie intake would not decrease the probability by as much as the model indicates, because calorie intake is maintained and has a separate impact on the probability. Omitted variable bias of this type is always a possibility, and the only way of burying the possibility is to include all feasible omitted variables in the model and see if they have a separate impact. Data limitations always preclude this perfectionist approach.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นี้จะหมายความ ว่า ลด BMI ที่ไม่เกี่ยวข้องกับการลดปริมาณแคลอรี่ จะไม่ลดความน่าเป็นโดยมากเท่าที่ระบุว่า รูปแบบ เนื่องจากปริมาณแคลอรี่ไว้ และมีผลกระทบแยกบนความน่าเป็น อคติไม่ผันแปรชนิดนี้มักจะเป็นไปได้ และ burying เป็นไปได้วิธีเดียวคือการ รวมตัวแปรที่ไม่เป็นไปได้ทั้งหมดในแบบจำลอง และดูว่า พวกเขามีผลกระทบแยกต่างหาก ข้อจำกัดของข้อมูลเสมอห้ามวิธีนี้ perfectionist

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นี้จะหมายความว่าการลดค่าดัชนีมวลกายที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการลดลงของการบริโภคแคลอรี่จะไม่ลดความน่าจะเป็นมากที่สุดเท่าที่รูปแบบการแสดงให้เห็นเพราะแคลอรี่ได้รับการปรับปรุงและมีผลกระทบแยกความน่าจะเป็น งดอคติตัวแปรประเภทนี้มักจะเป็นไปได้และวิธีเดียวที่ฝังความเป็นไปได้คือการรวมตัวแปรมองข้ามความเป็นไปได้ในทุกรูปแบบและดูว่าพวกเขามีผลกระทบที่แยกต่างหาก ข้อ จำกัด ของข้อมูลเสมอดักคอวิธีสมบูรณ์แบบนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นี้จะหมายถึงว่า การลด BMI ที่ไม่สัมพันธ์กับการลดลงของปริมาณแคลอรี่จะไม่ลดความน่าจะเป็น โดยมากเป็นแบบแสดง เพราะการบริโภคแคลอรี่จะรักษาและมีผลกระทบต่อการแยกต่างหากในความน่าจะเป็น ตัวแปรละเว้นอคติประเภทนี้อยู่เสมอมีความเป็นไปได้และวิธีเดียวที่จะซื้อมีความเป็นไปได้ที่จะรวมทุกตัวแปรในโมเดลสามารถละเว้นและดูว่าพวกเขาจะมีผลกระทบที่แยกต่างหาก ข้อจำกัดของข้อมูลมักจะดักคอวิธีการที่สมบูรณ์แบบนี้