控制变量为什么不显著
答：需要。控制变量的目的在于缓解核心解释变量的遗漏变量偏差问题（即内生性问题的一种）需要显著处理。
答：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。如果结论在验证样本上也不显著，则需要进一步调整模型和控制变量。
答：然而，需要注意的是，对于不显著的控制变量，有时候也需要在实验设计中进行明确的控制。这是因为即使一个变量在整体样本中对结果的影响不显著，但在某些特定情况下，可能会对结果产生显著影响。因此，为了排除这种潜在影响，研究者可能会选择将该变量作为控制变量放入实验中。总之，对于不显著的控制变量，是否...
答：控制变量存在中介效应导致核心解释变量不显著解决如下：。由于三个因素对自变量和因变量产生影响造成的双变量只有AC模型的系数和显著性的夸大，但是如果被控制变量是中介变量，回归结果会对研究者造成误导，把本来存在的A对C的影响给过滤掉后得出错误的结论弃真错误其次，检验核心解释变量与被解释变量间是否...
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。
答：可能的原因有二：第一，这个变量与因变量本来就不相关；第二，这个变量和其他变量一起作为自变量分析时，自身的解释力被其他控制变量稀释。（南心网 SPSS回归分析显著性检验）
答：该调整方法有：1、剔除一些极端数据：比如删除掉作答时间太长太短的被试样本以及未通过的测谎题被试。2、增加样本量：样本量太小也会导致数据不显著。3、调节控制变量：如果结果差的不是很多的话，可以对一些控制变量进行组合排列或者是增减控制变量。4、更改估计方法：比如有无加个体、时间固定效应。5、...
答：如果不加控制变量，不固定个体和时间效应结果也不显著。要么数据太不干净，或是本身的效应太小无法识别存在遗漏变量的可能，控制行业-年份固定效应时核心变量显著,但控制公司-年度固定效应后,核心变量不再显著了
答：或者，为什么在别人论文的模型中这个控制变量是显著的，而在我的研究回归模型中却不显著，这是为什么呢？如果显著的话，当然你会很高兴，但如果不显著，这个控制变量需不需要被剔除掉呢？类似地，近期就有粉丝朋友发帖问道：“请问控制变量不显著，需要把控制变量删除吗？”显然，这位粉丝朋友很重视自己的...
答：控制变量的目的在于缓解核心解释变量的遗漏变量偏差问题（即内生性问题的一种）。然而，控制变量本身也可能存在一定的内生性，其回归系数可能出现有偏性和非一致性，因此其系数的参考意义并不大。所以，控制变量本身的系数和显著性并不重要，因为这并不是控制变量的目的所在。水处理设备价格_富达日化，源头...
网友评论：
冀宋17893076516：
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? -
13051雍洋
： 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.
冀宋17893076516：
变量都不相关,该控制变量一定要删除吗 -
13051雍洋
： 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.
冀宋17893076516：
描述简单对象特性的参数有哪些?各有何物理意义? -
13051雍洋
： 1.放大系数K ⑴K的物理意义:如果有一定的输入变化量ΔQ作用于过程,通过过程后被放大了K倍,变为输出变化量ΔW. ⑵ 放大系数K对系统的影响: 对控制通道的影响:放大系数越大,操纵变量的变化对被控变量的影响就越大,控制作用...
冀宋17893076516：
实证会计研究中什么时候会出现控制变量呢 -
13051雍洋
： 当你的实证研究中有些变量你不想讨论,但这些变量对你的实证研究产生较大影响而不得不讨论时,就需要将这些变量设置为控制变量.控制变量与解释变量没有本质上的区别,将它当作解释变量来做就可以了,只是在讨论的时候区别对待,说明它是控制变量就行了.
冀宋17893076516：
看着显著,spss分析出来不显著,怎么回事 -
13051雍洋
： 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
冀宋17893076516：
多元回归的调节变量怎么检验 -
13051雍洋
： 你的F值和R2足够大,表示模型有效,但是自变量却都不显著,这是典型的共线性,建议检查一下自变量之间的共线性
冀宋17893076516：
控制的变量 - ----,是指在实验中变化的量还是没有变化的量呀,要专业回答 -
13051雍洋
： 控制变量法,一般是做对比实验时,两组或者多组实验只允许存在一个不同点(变量).其他的可能会影响实验的因素都要保持相同,这些故意保持一致的因素就叫控制的变量.
冀宋17893076516：
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 -
13051雍洋
： 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.
冀宋17893076516：
“控制变量法”的问题? -
13051雍洋
： 1.变量应该指的是使与要研究问题无关的量保持不变,探究温度对种子萌发的影响,就要控制与实验无关但影响实验结果的量(如空气、水分等等)保持不变. 2.控制变量法:探究电阻和电流的关系,我们可以先将电压人为的控制(即不变),改变电阻的大小,再测出各个电阻值所对应的电流的大小,从而可以得知电压一定时,通过导体的电流和电阻成反比. 对比法:用小球的加热形变无法套入瓶口代替热胀冷缩来进行对比、分析,得出物体的热胀冷缩是普遍存在的这一规律. 区分两种方法主要看单一变量变化时,其他变量是否要求恒定不变,如果要求不变就是控制变量法,反之对比法.
