加入控制变量后系数不显著
答：控制变量不显著的原因可能是多样性的，有主观的也有客观。控制变量不显著的可能性原因，主要体现在两个方面：1、客观原因。在某个样本分布中，这个控制变量真没对因变量造成影响。2、主观原因。受到样本分布、模型设计等多重因素的影响导致，同时控制变量的选择具有主观性，不能控制所有的变量，只能选择最...
答：可以考虑以下解决方案：1、重新检查控制变量的选择和方法确认控制变量是否正确选择和使用，可能需要更多的数据来完善控制变量。此外，可以考虑使用不同的控制方法，如匹配、倾向得分匹配等。2、考虑样本外数据集的验证使用另一个独立的样本数据集，来验证结论是否具有一般性，以及是否存在估计偏差。如果结论在验...
答：说明有可能你没加控制变量时，遗漏了重要变量，方程存在内生性问题，应该加上控制变量，或者再寻找更显著的变量。
答：一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制...
答：2、与控制变量之间相关，且完全通过控制变量的"途径"来影响被解释变量，则估计系数不显著。3、与控制变量之间高度相关，则加入控制变量后，估计系数都不显著。4、与控制变量之间相关，则加入控制变量后，主要解释变量的估计系数会出现大小和符号变化。具体变化取决于与控制变量间的正负相关性。
答：否则审稿人会认为你没有做到位，设计的模型不够全面完美。一个实证回归分析模型中有两三个控制变量不显著，也是正常的现象，不要期待所有的变量都是显著的，也不要因为某个变量不显著而闹心，它只是数据处理过程中的一个常见现象，可能受到样本分布，模型设计等多重因素的影响导致的。
答：会影响。在模型中加入控制变量会降低核心解释变量的显著性，控制变量加的越多，核心解释变量的显著性就会越低。
答：控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在...
答：在统计分析中，如果系数不显著，不能简单地认为对应的解释变量对被解释变量没有影响。先观察下F检验值，如果整体线性检验不显著，那么说明模型设定为线性不合适，需采用其他模型形式。如非线性回归模型。另外，从数据角度，你可以先和以往文献选取数据比较是否有什么不同，比如同一个变量是用的不同数据来...
答：控制变量增加与显著性没有必然的联系。当控制变量与被解释变量无关也与核心解释变量无关，加与不加不会影响结果和显著性，只有当他是缺失变量时才会对估计结果产生影响，而且未必只会下降，也可能是提高。
网友评论：
咸贝18799312274：
多元回归方程中,系数不显著的变量可以直接从方程中删除吗? -
58122奚狡
： 啊,这种多元回归方程中,系数不显著的变量可以直接从方形中删除.你好,你这方面的问题 我看看这个问题先,你这问题我马上找找这方面的资料解情况,然后给你解答这方面的问题,好吗.感谢谢谢你的理解,
咸贝18799312274：
解释变量和各控制变量之间的相关系数绝对均没有 -
58122奚狡
： 那要看你的中介变量是什么类型 若是完全中介则自变量对因变量显著性消失 若是部分中介则自变量对因变量显著性存在但是回归系数变小
咸贝18799312274：
看着显著,spss分析出来不显著,怎么回事 -
58122奚狡
： 一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关,它不会去控制其他变量的影响. 回归的话如果你放入多个自变量做回归,那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量(也就是减去了其他自变量对因变量的效应)后的回归,也就是说,他并不代表该变量单独对因变量的影响. 差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量
咸贝18799312274：
变量都不相关,该控制变量一定要删除吗 -
58122奚狡
： 自变量之间当然相关度越低越好 自变量只要和因变量有较高相关度就OK 另外就是变量系数的显著性需要通过检验 如果变量不显著那可以考虑删除.
咸贝18799312274：
stata中控制了时间和行业效应主要系数不显著怎么办 -
58122奚狡
： 任务占坑
咸贝18799312274：
如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
58122奚狡
： 模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了.如果没有给出系数表,...
咸贝18799312274：
用SPSS做调节效应分析.交互项显著,但是调节变量不显著.这样可否判断是否具有调节效应? -
58122奚狡
： 调节效应应该检验交互因子的系数,这个系数显著,就可以说明调节效应了.你的这个模型找到文献支持可以成立的excluded variables(已排除的变量)你应该是第一张放两个变量,第二张放3个变量,选择的回归方法是enter(进入).但是spss不是按照你的顺序去放变量,而是把你所选的所有变量都加到模型里面去,在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除,所以会有这个表格出现.如果不想出现这个表格,你就分两次做回归,第一次放中心D中心H,出了结果再放中心D中心H D乘H,分两次做就不会有了.
咸贝18799312274：
spss中如果自变量是虚拟变量(0,1),因变量是连续变量,调节变量也是连续变量,该如何做调节变量的检验 -
58122奚狡
： 我也遇到过这样的问题,虚拟变量是有影响的.开始我的自变量是连续变量,因变量和调节变量都是虚拟变量,做出来调节作用不显著的.如何我把因变量改成调节变量,结果就好了.
咸贝18799312274：
关于stata回归结果分析问题,谢谢大家 我在做两个变量的回归分析,比如 -
58122奚狡
： 不一定,首先变量提示由于共线性被剔除有两种原因,一种是正常的,不用管,一种是不正常的,需要处理,不过总的来说无论你是否处理,它都不会进入回归(stata会自动忽略),要处理的都是你的模型假设. 正常的,就是说例如这样:我...
