背景变量（Background Variables）是指在研究中被认为可能对研究对象或研究结果产生影响的变量，但不是研究重点的变量。它们通常用来控制潜在的混淆因素或解释研究结果的其他因素。在论文中加入背景变量可以提高研究的准确性和可靠性，同时帮助读者更好地理解研究结果。
举例来说，假设你正在研究某种新药物对患者的治疗效果。你的主要兴趣是研究药物的疗效，但你意识到患者的年龄、性别、病史等因素可能会对治疗效果产生影响。在这种情况下，年龄、性别、病史等就可以作为背景变量。
在论文中加入背景变量可以通过以下方式进行：
描述性统计：在研究对象的特征部分，列出背景变量，并提供相应的描述统计信息，如平均值、标准差等。
相关性分析：使用相关性分析方法（如皮尔逊相关系数）来研究背景变量与主要变量之间的关系。这可以帮助你确定哪些背景变量与主要变量相关，并选择是否将其纳入模型。
控制变量：在回归分析或其他统计模型中，将背景变量作为控制变量引入模型中。这样可以控制背景变量的影响，更准确地评估主要变量的影响。
关于背景变量的概念和应用，以下是一些可以参考的文献：
Austin, P. C. (2008). A critical appraisal of propensity-score matching in the medical literature between 1996 and 2003. Statistics in Medicine, 27(12), 2037-2049.
Greenland, S., & Morgenstern, H. (2001). Confounding in health research. Annual Review of Public Health, 22(1), 189-212.
Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal inference: What if. Boca Raton, FL: Chapman and Hall/CRC.
Rothman, K. J., Greenland, S., & Lash, T. L. (2012). Modern epidemiology. Philadelphia, PA: Lippincott Williams & Wilkins.

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