数据分析时控制变量越多越复杂吗 7个因素决定大数据的复杂性 如何处理

\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u6709\u4ec0\u4e48\u4f18\u7f3a\u70b9\uff1f

\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\uff08multivariablesystems\uff09\u662f\u6307\u5177\u6709\u591a\u4e2a\u8f93\u5165\u91cf\u6216\u8f93\u51fa\u91cf\u7684\u7cfb\u7edf\uff0c\u53c8\u79f0\u591a\u8f93\u5165\u591a\u8f93\u51fa\u7cfb\u7edf\u3002\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u4f18\u7279\u70b9\uff1a\u540c\u5355\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u76f8\u6bd4\uff0c\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u7684\u63a7\u5236\u590d\u6742\u5f97\u591a\u3002\u5728\u591a\u53d8\u91cf\u63a7\u5236\u7cfb\u7edf\u4e2d\uff0c\u88ab\u63a7\u5bf9\u8c61\u3001\u6d4b\u91cf\u5143\u4ef6\u3001\u63a7\u5236\u5668\u548c\u6267\u884c\u5143\u4ef6\u90fd\u53ef\u80fd\u5177\u6709\u4e00\u4e2a\u4ee5\u4e0a\u7684\u8f93\u5165\u53d8\u91cf\u6216\u4e00\u4e2a\u4ee5\u4e0a\u7684\u8f93\u51fa\u53d8\u91cf\u3002\u4f8b\u5982\u6c7d\u8f6e\u673a\u7684\u84b8\u6c7d\u538b\u529b\u548c\u8f6c\u901f\u63a7\u5236\uff0c\u77f3\u6cb9\u5316\u5de5\u751f\u4ea7\u4e2d\u7cbe\u998f\u5854\u7684\u5854\u9876\u6e29\u5ea6\u548c\u5854\u5e95\u6e29\u5ea6\u63a7\u5236\uff0c\u6da1\u8f6e\u87ba\u65cb\u6868\u53d1\u52a8\u673a\u8f6c\u901f\u548c\u6da1\u8f6e\u8fdb\u6c14\u6e29\u5ea6\u7684\u63a7\u5236\u7b49\uff0c\u90fd\u662f\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u7684\u63a7\u5236\u95ee\u9898\u3002\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u4e0d\u540c\u4e8e\u5355\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\uff0c\u5b83\u7684\u6bcf\u4e2a\u8f93\u51fa\u91cf\u901a\u5e38\u90fd\u540c\u65f6\u53d7\u5230\u51e0\u4e2a\u8f93\u5165\u91cf\u7684\u63a7\u5236\u548c\u5f71\u54cd\uff0c\u8fd9\u79cd\u73b0\u8c61\u79f0\u4e3a\u8026\u5408\u6216\u4ea4\u53c9\u5f71\u54cd\u3002\u4ea4\u53c9\u5f71\u54cd\u7684\u5b58\u5728\u4f7f\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u5f88\u53ef\u80fd\u6210\u4e3a\u4e00\u79cd\u6761\u4ef6\u7a33\u5b9a\u7cfb\u7edf\u3002\u4f8b\u5982\uff0c\u5728\u8c03\u8bd5\u6216\u8fd0\u884c\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u82e5\u589e\u76ca\u53d1\u751f\u53d8\u5316\u6216\u67d0\u4e00\u5143\u4ef6\uff08\u4f8b\u5982\u4f20\u611f\u5668\uff09\u65ad\u5f00\u6216\u5931\u7075\uff0c\u5c31\u53ef\u80fd\u5bfc\u81f4\u4e0d\u7a33\u5b9a\u3002\u8fd9\u662f\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u7279\u6709\u7684\u95ee\u9898\u3002\u5728\u591a\u53d8\u91cf\u63a7\u5236\u7cfb\u7edf\u7684\u8bbe\u8ba1\u4e2d\uff0c\u5bf9\u4e8e\u4ea4\u53c9\u5f71\u54cd\u7684\u5904\u7406\uff0c\u5e38\u91c7\u7528\u4e24\u79cd\u65b9\u5f0f\uff1a\u2460\u901a\u8fc7\u5f15\u5165\u9002\u5f53\u7684\u9644\u52a0\u63a7\u5236\u5668\uff0c\u5b9e\u73b0\u4e00\u4e2a\u8f93\u5165\u53ea\u63a7\u5236\u4e00\u4e2a\u8f93\u51fa\uff0c\u79f0\u4e3a\u89e3\u8026\u63a7\u5236\uff08\u89c1\u89e3\u8026\u63a7\u5236\u95ee\u9898\uff09\uff1b\u2461\u534f\u8c03\u5404\u4e2a\u8f93\u5165\u548c\u8f93\u51fa\u95f4\u7684\u5173\u7cfb\uff0c\u4f7f\u8026\u5408\u7684\u5b58\u5728\u6709\u5229\u4e8e\u6539\u5584\u7cfb\u7edf\u7684\u63a7\u5236\u6027\u80fd\uff0c\u79f0\u4e3a\u534f\u8c03\u63a7\u5236\u3002\u6b64\u5916\uff0c\u4e5f\u53ef\u91c7\u7528\u5176\u4ed6\u5f62\u5f0f\u7684\u6307\u6807\u6765\u8bbe\u8ba1\u591a\u53d8\u91cf\u7cfb\u7edf\u7684\u63a7\u5236\u5668\u3002\uff08\u89c1\u7ebf\u6027\u7cfb\u7edf\u7406\u8bba\uff09\u4f18\u70b9\uff1a1\u3001\u96c6\u4e2d\u63a7\u5236\u4fbf\u4e8e\u7ef4\u62a4\u30022\u3001\u7531\u8868\u5934\u5230\u5355\u8868\u5934\u964d\u4f4e\u6570\u636e\u8bef\u5dee\u3002

7\u4e2a\u56e0\u7d20\u51b3\u5b9a\u5927\u6570\u636e\u7684\u590d\u6742\u6027 \u5982\u4f55\u5904\u7406
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1.概念。控制变量,control variable,是指除感兴趣的核心解释变量外,其他会影响,或可能影响因变量的变量。例如,以管理学中一个最常见的模型为例,研究独立董事(board independence)对企业绩效(firm performance)的影响,那么常用的控制变量就有企业规模(firm size),企业杠杆率(firm leverage),企业研发投入(R&D intensity),企业成长性(营业收入增速),CEO两职性(CEO duality),董事会规模(board size),行业集中度(industry concentration),行业资本密度(industry capital intensity)等,这些因素都会对firm performance产生影响,有理论与实证依据。

2.为什么叫控制变量?设想这样一个场景,要说明是否上补习班与学习成绩的关系,不能随便找两个人看他们各自是否上补习班与学习成绩,比较发现上补习班的这位同学成绩更好,因此上补习班与学习成绩正相关。这里有许多没有控制的因素,例如,上补习班的这位同学本身学习成绩更好,在家里学习时长更长,上课更专注等。因此,如果想知道是否上补习班与学习成绩的关系,需要找到至少两个在其他各方面相同或者高度相似的同学,例如初始学习成绩,在家里学习时长,学习习惯等,这些因素都一样,再比较是否其上补习班,这样才能得出正确的结论。在这里,初始学习成绩,在家里学习时长,学习习惯,就是控制变量。我们对于这些变量本身并无太大兴趣,之所以把它们也放入回归方程,主要是为了 “控制住” 那些对被解释变量有影响的遗漏因素,以避免遗漏变量偏差,故称这些次要变量为控制变量 。对于控制变量是如何“被控制”住的,这里有个很好的回答。

控制变量是如何被“控制”的?


选择适当的控制变量对于设计一个具有明确因果效应的实证检验至关重要。然而,与其他方法学问题相比,控制变量在会计研究中的重要性似乎未得到充分重视。
我们评估了会计研究中控制变量使用的演变,并讨论了研究人员在选择控制变量时应考虑的一些问题。通过模拟,我们认为 “更多控制变量” 并不总是更好,一些控制变量可能会引入偏差。最后,我们为未来的会计研究提供了一些实践性的建议。

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