那就是说在建立回归方程时控制变量和解释变量都是一样的操作吗

那在建立回归模型时对于控制变量和解释变量都是一样的操作吗

谢谢大家的解惑，菜鸟在此谢过

获益良多。

也就是说，如果都作为自变量选入软件，最终的结果能够同时得到解释变量和控制变量对因变量的影响系数。那么，也就相当于研究了多个变量对因变量的影响了。万一自己重点研究的解释变量的系数不如控制变量的大，该怎么解释呢？

对于你问的问题二，我说下自己的见解吧，我觉得不行吧，你可以做一下探索性因子分析，然后确定一下主要的影响因素，然后把性别，企业规模等无关于你研究的主要内容的影响因素作为控制变量，如果当性别，企业规模作为你的主要研究对象的时候，就不把它们看成控制变量了，而作为自变量来处理。当然我也所得不一定对，只是自己的见解，希望能抛砖引玉，带来更正确的见解。

明白了，困惑了好久。

回答得好

非常受教。。。

请问 解决了吗

     偶尔溜达到此，觉得有必要补充一下。

      首先，控制变量本来是指为了弄清实验中的因果关系，获得符合特定研究目的的数据，而在试验设计和试验过程中必须加以控制的，一切能对因变量产生系统影响的其他非研究变量。

      其次，多元线性回归模型中，每个解释变量的系数都是偏回归系数，它表示在其它解释变量不变的条件下，该解释变量的单位变动对被解释变量的影响。即相对于每个解释变量而言，多元线性回归模型中的所有其它解释变量都是该解释变量的“控制变量”。

      再次，遗漏重要解释变量将会……

      在一个多元回归分析过程中，你所感兴趣的解释变量就是研究变量，不感兴趣、不能忽视且必须重视而纳入模型的解释变量就是控制变量。尽管“控制变量 is also called a nuisance variable”，但正如对偏回归系数的理解一样，当我们仅分析和解释多元回归模型中所感兴趣的解释变量而无视控制变量时，“控制变量”就是本次研究中可以被理解为“保持不变”的变量。

所以，多元线性回归分析中的“控制变量”问题，本质上是一个思想方法和研究设计问题，而不是参数估计方法和软件操作问题。软件对模型中的所有解释变量将“一视同仁”！

学习了，手动点赞

解释的太好了，解开了心中疑惑。

确实解释的很清楚

大神总是能简短的语言解答小白心中的疑惑

解释的一针见血

谢谢，明白了

大神，请教下用eview操作的话是不是和逐步回归法一样呢，一个一个带进去验证有显著影响的留下，没有的去掉。那分析该怎么分析呀，是只分析主要变量呢还是控制变量也一起分析求教。如果有例文更好

用eviews怎么建模操作分析，求解或者详细例文拜托了

受益了，找了很久这个问题的答案，初学计量，感谢各路大神的回答。

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现在翻出来还有人回复么。
控制变量的p值等是不是不重要

科普小白的好帖子，受教了

受教了 感谢各位大神

受教了~

请问一个回归可以有多个解释变量吗？？

学习啦，感谢