遺漏變數名稱意思

在統計學和數據分析中，「遺漏變數」通常是指在分析過程中沒有被考慮到的變數。這些變數可能會影響結果的準確性和可靠性，因為它們可能與因變數（結果變數）相關，而沒有被包含在模型中。

當一個或多個相關變數沒有被包含在分析中時，就會發生遺漏變數偏誤（Omitted Variable Bias）。這種偏誤會導致模型估計的參數不準確，並且可能會導致錯誤的結論。

例如，在研究收入與教育水平之間的關係時，如果模型中沒有包含年齡這個變數，那麼得到的結果可能會受到遺漏變數偏誤的影響。因為年齡可能與教育水平相關，並且可能會影響收入。如果年齡這個變數沒有被包含在模型中，那麼得到的結果可能會低估或高估教育水平對收入影響的大小。

為了減少遺漏變數偏誤，數據分析人員通常會嘗試收集和包含所有可能相關的變數在模型中。此外，使用工具變數和 instrumental variables 等方法也可以幫助解決遺漏變數的問題。