单变量回归不显著，加了控制变量，回归结果显著了

黃河泉 发表于 2019-3-31 18:23
不要自找麻烦，不必报告单独结果！

老师，我想请教您一下，我用因变量对主要解释变量进行单变量回归，回归结果显示系数为负且不显著，但当我控制年份和行业效应后回归结果变成了显著为正。这种现象改如何理解啊？

黃河泉 发表于 2019-3-31 18:23
不要自找麻烦，不必报告单独结果！

老师，我想请教您一下，我用因变量对主要解释变量进行单变量回归，回归结果显示系数为负且不显著，但当我控制年份和行业效应后回归结果变成了显著为正。这种现象改如何理解啊？

Amberhj 发表于 2019-3-31 20:27
老师，我想请教您一下，我用因变量对主要解释变量进行单变量回归，回归结果显示系数为负且不显著，但当我 ...

我没意见！

黃河泉 发表于 2019-4-1 06:55
我没意见！

好的，谢谢老师的回复~

JasonWong86 发表于 2017-3-6 15:50
谢谢大哥指点。。那这样就悲剧了

您好，请问，这个问题您最后是怎么解决的？单变量回归不显著怎么办呢？

黃河泉 发表于 2017-3-7 17:28
事情没有你想像的那么悲观，这也是常遇到的情况，可考虑已加入控制变量后结果为主！

这明显说明解释变量与控制变量高度线性相关，实际上是解释变量去除控制变量影响后的剩余方差对被解释变量存在显著影响，这个模型没有任何意义啊

子将★ 发表于 2023-12-1 12:38
这明显说明解释变量与控制变量高度线性相关，实际上是解释变量去除控制变量影响后的剩余方差对被解释变量 ...

老实说，我已经忘了是什么回事了！

这种情况可能表明你的自变量与因变量之间的关系在调整了其他潜在影响因素（即控制变量）后才得以显现。这通常发生在以下几种情况下：

1. **共线性问题**：原始模型中可能存在多重共线性，即自变量与其他未被包含的潜在解释变量高度相关。加入控制变量后，这部分共线性的影响被剔除，使得自变量对因变量的独特贡献变得明显。

2. **混杂因素**：控制变量可能是一些混杂因素，它们既与自变量有关，也与因变量有直接或间接的关系。不考虑这些变量时，真实的影响可能会被掩盖或者错误地归因于其他原因。通过加入控制变量，我们能更准确地评估自变量的独立效果。

3. **遮蔽效应**：在未加控制变量的情况下，某个变量对结果的正面（或负面）影响可能因为另一个与之相关联的变量而被“遮盖”。加入控制变量后，这种遮蔽效应得以消除，真实的关系便显现出来。

因此，当加入控制变量后原本不显著的自变量变得显著时，这通常意味着模型更好地捕捉了因果关系的本质，提供了更准确和深入的理解。在社会科学、经济学等领域的实证研究中，这是一种常见的现象，并强调了构建模型时充分考虑可能影响结果的所有因素的重要性。

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