Som den forrige kommentaren til artikkelen peker på, finner man en høy korrelasjon mellom de variablene som har vært brukt som prediktorvariabler. Dette innebærer en betydelig multikollinearitet (graden av lineær sammenheng mellom flere forklaringsvariabler i en multippel regresjonsmodell). Multikollinearitet er et godt kjent problem i lineær regresjonsanalyse. Multikollinearitet kan øke variansen til koeffisientestimatene og påvirke den statistiske signifikans av uavhengige variabler (1).
Koeffisientestimatene blir da ustabile og følsomme for mindre endringer i modellen. Dette innebærer at valg av egnede prediktorer basert på deres statistiske signifikans blir problematisk og kan føre til falske konklusjoner.

Under diskusjonen, drøfter forfatterne mulige svakheter med studien, men ikke multikollinearitet. Dersom problemer med multikollinearitet ikke har blitt riktig adressert er ikke konklusjonene som trekkes pålitelige nok. Da må man være forsiktig med anbefalinger til bruk i helsepolitikkøyemed.

Litteratur:
1) The problem of multicollinearity. In: Understanding Regression Analysis. Springer, Boston, MA. (1997) https://doi.org/10.1007/978-0-585-25657-3_37).