在进行稳健性检验时，主要关注点通常在于模型的关键自变量（即你感兴趣的主要解释变量）的系数符号、大小和显著性是否保持一致。这是因为在不同的规格化或者方法下，如果关键变量的结果能够保持不变或变化不大，那么我们就能更有信心地说研究结果是稳健的。

控制变量的作用是在模型中“控制”掉它们对因变量的影响，以便更准确地估计自变量的效果。在进行稳健性检验时，改变模型设定（比如变换样本、使用不同的方法等）后，如果发现某些控制变量的系数符号或显著性发生改变，并不一定意味着整个结果不稳健，特别是当这些变化没有影响到关键自变量的结果时。

然而，这并不意味着控制变量的变化可以完全忽略。如果你观察到多个控制变量在不同检验中出现了较大差异（比如从正变负、从显著变为不显著等），这可能表明模型的规格化或者其他方面存在某些问题，需要进一步探讨和解释这些变化的原因。

总的来说，在评估稳健性时：

1. **关键关注点**：主要自变量的结果是否一致。
2. **次要观察点**：控制变量的变化是否合理，并且没有影响到对主要自变量结果的信心。

进行具体分析时，根据研究的特定背景和目的来判断哪些变化是可以接受的，哪些则需要引起警惕。

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