Dalam posting ini kami terus analisis, tetapi dengan model yang jauh lebih kompleks yang mengandung variabel negara berikut: kekayaan (PPP disesuaikan GNP / orang), konsumsi daging babi (lbs / orang / tahun), konsumsi alkohol (liter / orang / tahun) , obesitas (% dari populasi), dan harapan hidup (tahun). Model dan hasil, yang dihasilkan oleh WarpPLS, ditunjukkan pada gambar di bawah. (Lihat catatan di akhir posting ini.) Hasil ini hanya untuk efek langsung.
WarpPLS juga menghitung jumlah efek, yaitu efek dari setiap variabel pada variabel lain yang terkait secara langsung dan / atau tidak langsung. Dua variabel dapat dihubungkan secara tidak langsung, melalui berbagai jalur, bahkan jika mereka tidak terkait secara langsung (yaitu, memiliki panah langsung menghubungkan mereka). Satu set output yang dihasilkan oleh perangkat lunak ini adalah efek ukuran, yang dihitung sebagai Cohen-f kuadrat koefisien. Gambar di bawah menunjukkan tabel efek keseluruhan. Nilai-nilai digarisbawahi dalam merah total efek yang baik secara statistik signifikan dan juga di atas ambang batas efek ukuran yang direkomendasikan oleh Cohen untuk dianggap relevan (-f kuadrat> 0,02).
Seperti yang saya prediksi di posting saya sebelumnya , kekayaan secara positif terkait dengan konsumsi daging babi . Begitu juga konsumsi alkohol , dan lebih kuat daripada kekayaan , yang konsisten dengan studi yang dilakukan oleh Jeanneret dan rekan menunjukkan hubungan yang kuat antara konsumsi alkohol dan diet kaya protein ( baca juga CARA PELET WANITA) . Dimasukkannya kekayaan dalam model , dibandingkan dengan model tanpa kekayaan di posting sebelumnya , membuat efek langsung dan total alkohol dan konsumsi daging babi pada harapan hidup secara statistik tidak dapat dibedakan dari nol . ( Ini sering terjadi ketika pembaur ditambahkan ke model. ) Konsumsi daging babi secara negatif berhubungan dengan obesitas , yang menarik .
Begitu juga konsumsi alkohol , tapi lebih sedikit kuat dari konsumsi daging babi . Ini tidak berarti bahwa jika Anda makan 20 donat setiap hari , bersama-sama dengan 1 lb daging babi , Anda tidak akan menjadi gemuk . Apa yang dilakukan sarankan adalah bahwa mungkin negara-negara di mana babi dikonsumsi lebih berat agak lebih tahan terhadap obesitas . Di sini perlu dicatat bahwa daging babi sangat populer di negara-negara Asia , yang menjadi semakin kaya , tapi tanpa obesitas luas yang kita lihat di Amerika Serikat . Tapi itu bukan masuknya negara-negara Asia dalam dataset yang melukiskan gambaran yang positif untuk konsumsi daging babi vis - vis obesitas , dan bahkan melemahkan hubungan antara kekayaan dan obesitas begitu banyak untuk membuat statistik tidak signifikan .
Denmark adalah negara kaya yang memiliki tingkat yang sangat rendah dari obesitas . Dan kebetulan memiliki tingkat tertinggi konsumsi daging babi di seluruh dataset : £ 142,6 / orang / tahun . Jadi kita tidak berbicara tentang paradoks Asia di sini. Lebih seperti paradoks babi . Akhirnya , sejauh harapan hidup yang bersangkutan, faktor kunci tampaknya menjadi kekayaan dan obesitas . Kekayaan memiliki efek positif besar pada harapan hidup , sedangkan obesitas memiliki efek negatif yang jauh lebih lemah . Nah , akses sanitasi , pelayanan kesehatan , dan fasilitas lainnya dari peradaban , masih mengalahkan obesitas dalam hal memperpanjang hidup , hidup sengsara namun dapat berubah menjadi . Efek bersaing dari kedua variabel ( yaitu , kekayaan dan obesitas ) yang dipertimbangkan , atau dikendalikan untuk , dalam perhitungan total efek dan efek ukuran .
Fakta bahwa konsumsi daging babi berhubungan negatif dengan obesitas berjalan agak menentang gagasan bahwa daging babi secara inheren tidak sehat , meskipun daging babi pasti bisa menyebabkan penyakit jika tidak disiapkan dengan benar dan / atau dimasak , yang benar bagi banyak makanan nabati dan hewani lainnya . Kemungkinan hubungan dengan masalah hati , disinggung dalam posting sebelumnya , sangat mencurigakan dalam terang hasil ini . Penyakit hati sering merusak bahwa organ kemampuan untuk membuat glikogen berdasarkan karbohidrat dan protein , yaitu, penyakit hati sering menyebabkan resistensi insulin hati.
Dan obesitas sering mengikuti dari resistensi insulin hati . Mengingat bahwa konsumsi daging babi tampaknya negatif terkait dengan obesitas , hal itu akan mengejutkan jika itu menyebabkan penyakit hati yang luas , kecuali hubungannya dengan penyakit hati ditemukan nonlinear . ( Konsumsi alkohol tampaknya nonlinearly berhubungan dengan penyakit hati . ) Namun, kebanyakan studi yang menunjukkan adanya hubungan sebab akibat antara konsumsi daging babi dan penyakit hati , seperti Bridgess ( ) , mengisyaratkan linear dan tergantung dosis hubungan .
Catatan - Data tingkat negara secara inheren bermasalah , terutama ketika model sederhana yang digunakan ( misalnya , model dengan hanya dua variabel ) . Ada terlalu banyak pembaur yang mungkin menyebabkan munculnya asosiasi kausal . - Makin kompleks model memperbaiki situasi di atas sedikit, tetapi bertemu masalah lain yang terkait dengan data tingkat negara ukuran sampel yang kecil . Kami menggunakan data dari 18 negara dalam analisis ini , yang lebih dari dalam studi Bridges . Namun , ukuran sampel yang efektif di sini ( N = 18 ) adalah sangat kecil . - Ada beberapa nilai-nilai yang hilang dalam dataset ini , yang ditangani oleh WarpPLS menggunakan pendekatan yang paling banyak digunakan dalam kasus ini yaitu , dengan mengganti nilai yang hilang dengan rata-rata setiap kolom . Persentase nilai yang hilang per variabel (yaitu , kolom ) adalah : konsumsi alkohol : 27,78 % ; harapan hidup : 5,56 % , dan obesitas : 33,33 % .
Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya