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标题: 关于控制变量的问题 [打印本页]
作者: Keller0115    时间: 2014-10-14 22:51
标题: 关于控制变量的问题
跑多层回归的时候
7 T" w5 `- ^" F" U; P一般会涉及到基本模型就是只加入控制变量的3 i/ w1 ^/ g- Y/ n
想问：' i) O2 b& X( w5 a7 G, t9 [
那控制变量的选择有没有什么系统的方法或者说法？9 v9 g7 I+ D4 [1 N; C) x/ E
只是参考文献？如何进行选择呢？
9 I( T- r5 }4 L7 F) l
作者: Kenneth    时间: 2014-10-14 23:06
理论上是： 控制会严重影响 Y， 但是不在你的模型中的变量。% C2 X6 l9 X  t4 \( a8 Y& U
实际上是： 没有什么规矩。因此一般都是控制了  demographic variables。
作者: Keller0115    时间: 2014-12-6 18:55
Kenneth 发表于 2014-10-14 23:06 , [9 o; J) Q- @6 U3 f* i2 L
理论上是： 控制会严重影响 Y， 但是不在你的模型中的变量。/ N: C6 v# U. I5 H8 U7 q0 ?# i
实际上是： 没有什么规矩。因此一般都是控制了 ...
8 g8 [8 o  P0 k' e3 J4 ^5 B/ y6 N7 }$ y
非常感谢罗老师的回复！% N0 W9 l2 }0 l' x% \# v* K
我之前自己总结这个问题，一个是最常见的人口学特征变量，还有就是文献中经常出现的会显著影响因变量的一些变量，还有一些就是根据直觉或者逻辑就能直接判断出来可能对因变量有影响。而控制变量可以从这三个方面考虑。6 }0 n. [# S. Y7 N3 x5 q

: z3 o- T9 @2 `( w" N  l+ Z还有一个问题是目前在投稿的一篇文章中审稿人问的一个问题引发的，如果Ａ是自变量，Ｂ是因变量，而A与C变量又高度相关，这时候如果需要看A是否对B由显著影响，需要控制C嘛？
作者: Kenneth    时间: 2014-12-10 10:34
我的理解 控制 不是由相关决定的，是由理论决定的。你要控制一些变量的主要原因，是希望把这些变量的 解释控制住了，也就是说，我要研究的 自变量的 “真实” 影响是多少。$ h7 a4 i/ P- [: O
比如，学历 影响 快乐 r=.90 （这自然是假的。 :-) ）0 S5 t% p" X! c" G; X& ^
但是 学历与工资 有高相关 r=.80  （这自然是也假的。 :-) ）
+ ^5 }+ N7 y. w, {控制住 工资后，学历 对快乐的影响 是 r=.10( Z' x8 w* J' M# G
难道，我们可以说学历对快乐没有 “真正” 的影响吗？ 你也不可以说 “学历对快乐的影响是由工资而来的”， 因为 “工资对快乐的影响，当控制住学历后“ 也会很低的。
作者: Keller0115    时间: 2014-12-11 22:48
Kenneth 发表于 2014-12-10 10:34 3 Q. y( C9 g( y: l- {! G$ J
我的理解 控制 不是由相关决定的，是由理论决定的。你要控制一些变量的主要原因，是希望把这些变量的 解释 ...

7 S1 ^8 Z+ g- U( l6 MI get the point! 谢谢Kenny~~8 x, V6 f: K0 T; r8 b5 y
+ L* v; t) i* Z3 z- [
那可不可以这样子理解和总结
1 O& w+ r8 ^$ N+ E0 v2 E; x7 K0 U( `! l+ P; J% D
控制变量选择的前提是 1）影响因变量；2）与自变量之间有强相关性（理论上的）
作者: chaoswang    时间: 2014-12-14 14:39
本帖最后由 chaoswang 于 2014-12-14 14:43 编辑
" a: j" V- M' f0 u2 E
Keller0115 发表于 2014-12-11 22:48
' o1 l7 [9 c: t( P/ z* VI get the point! 谢谢Kenny~~
, a) V: C" c0 {+ P0 W& r& S% I& w2 N* h7 d* E
那可不可以这样子理解和总结

# M: G0 ^% p/ m4 _  W我的理解是控制变量的前提是1）理论上对因变量有重要影响；2）不是我们想研究的变量。0 O" T/ ]* c" g! h& Y+ y
: H. P1 Y, E0 K$ e/ j
写完才发现，kenny已经说过了，请无视我……
作者: Keller0115    时间: 2015-1-1 16:02
chaoswang 发表于 2014-12-14 14:39 % h4 \. I: l1 w& _: X4 H/ }3 O
我的理解是控制变量的前提是1）理论上对因变量有重要影响；2）不是我们想研究的变量。; f8 O( `# E* D) U4 y
: \3 E& C4 A+ g% N  S- b
写完才发现，kenny ...

6 q: h% B( L) ~" f3 B那其实在很多研究中，影响因变量的因素有很多，而常常作者们只控制了人口学特征，这样子严格来说是不是就不太好？那岂不是要把所有对因变量有重要影响的都提出来？而且这个重要感觉不好评判吧？
" [: L/ G, S* D7 O  c$ l( k- H' i) g3 `0 B! a
还有一个想法就是，如果某个变量对因变量是有影响，这这并不会影响我们要研究的A对因变量的independent的effect吧？
作者: chaoswang    时间: 2015-1-2 15:15
那其实在很多研究中，影响因变量的因素有很多，而常常作者们只控制了人口学特征，这样子严格来说是不是就不太好？那岂不是要把所有对因变量有重要影响的都提出来？而且这个重要感觉不好评判吧？
' a) w  K. |) X- P  |1 M
我也觉得只放人口统计学特征不太好，我觉得重要性可以从前人的研究来看（比如元分析），另外在加入变量的时候要考虑多重共线性问题，一般也加不了太多控制变量。
" Y) q3 |) l; H# c  ]4 y8 i1 S' z# y% c
6 j2 q& o( ]. Z
还有一个想法就是，如果某个变量对因变量是有影响，这这并不会影响我们要研究的A对因变量的independent的effect吧？

5 `3 ?0 q* W9 q2 u9 y  p& O查看是否有“independent effect”正是加入控制变量的意义。
作者: Keller0115    时间: 2015-1-5 09:05
chaoswang 发表于 2015-1-2 15:15
" B# K# f, z: m  `& t( i我也觉得只放人口统计学特征不太好，我觉得重要性可以从前人的研究来看（比如元分析），另外在加入变量的 ...

1 Z1 J: m4 x9 O. X恩恩，感觉这个问题还真是不好把握。你说的元分析那个可以作为一个不错的途径，我很赞同。anyway，谢谢你的回复！
作者: chaoswang    时间: 2015-1-6 00:08
Keller0115 发表于 2015-1-5 09:05
* v; O! v1 W- ?; k6 T8 A( j恩恩，感觉这个问题还真是不好把握。你说的元分析那个可以作为一个不错的途径，我很赞同。anyway，谢谢你 ...

' o! p! ^6 u6 w/ k不客气，共同进步！



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