这种现象通常表明原始模型中存在严重的遗漏变量偏差（omitted variable bias）。当我们加入新的控制变量时，这些变量可能与我们最初关注的解释变量相关，并且对因变量有独立的影响。这就会导致原本估计的系数包含了新加入控制变量的部分效应。

具体来说：

1. **系数显著性变化**：如果某个解释变量在没有控制其他变量时是显著的，但在加入了新的控制变量后变得不显著了，这可能是因为这个变量所捕捉到的关系实际上是由新增加的控制变量所驱动的。例如，在一个模型中，教育水平对收入有显著正向影响；但是当我们加入工作经验这一控制变量后，教育的效应减弱或不再显著，说明之前观察到的教育与收入之间的关联可能部分由工作经验解释。

2. **系数符号变化**：当系数符号从正转负（或相反）时，这表明原始模型中可能存在严重的遗漏变量偏差。例如，在不考虑性别的情况下，年龄对某个指标的影响可能是正面的；但当我们加入性别作为控制变量后，发现男性和女性随年龄增长的趋势不同，结果导致原来估计的年龄效应逆转。

为了解释这种变化，我们需要仔细分析新加入的控制变量与关注解释变量之间的关系，以及它们如何共同作用于因变量。这需要从理论背景出发，理解各个变量间可能存在的因果路径或相关性，并通过进一步的数据分析来验证这些假设。如果发现某控制变量对结果有重大影响，则在报告研究发现时应明确指出其重要性和潜在的解释机制。

此外，在构建模型时尽量全面考虑所有可能影响因变量的因素，采用更复杂的统计方法（如工具变量法、差分法等）处理内生性问题也是减少遗漏变量偏差的有效途径。

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