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雷达卡
本文是对论文《 对控制变量使用的一个重要的评审和最佳实践建议（A critical review and best‐practice recommendations for control variable usage）》的一篇解析，该论文于2016年发表于《人事心理学：Personnel Psychology》，作者是Jeremy B. Bernerth 和 Herman Aguinis 。
在组织研究中，由于实验或准实验设计在实际操作上较为困难，控制变量的使用变得越来越重要。然而，我们为什么要选择控制变量？其中要注意哪些原则和方法？
Bernerth和Aguinis(2016)深入分析OB/HRM/JAP等领域中10大热门研究主题中涉及的控制变量，发现现有超过3500个控制变量被使用过，主要集中在人口统计学(例如：性别，年龄，工作年限)。但是很少研究会花大量功夫去解释为何控制这些变量，以及这些控制变量如何与研究中主要变量产生联系。此外，控制变量的使用在过去几十年里并没有什么变化。
在这项回顾的基础上，Bernerth和Aguinis(2016)提供了一些选用控制变量的最佳措施建议，并规范了使用步骤，以此启发大家如何提高控制变量选取的合理性。这些建议不仅可以供各位作者在研究中使用，还可以帮助期刊编辑和审稿人提高控制变量使用的透明度和合理性。
选择和使用控制变量的最佳方法建议
在开始选择控制变量之前，先得回答一个简单的问题：“为什么我想用控制变量？”问题的回答不仅非常重要，而且还和后续的问卷设计、调研有关。
Tip1
思考选用某一个控制变量的理由。一般来说，关于这个问题最常见的回答是：“因为我认为这个变量和我研究中的变量有关”。如果回答是这样的，那么接下来的问题便是：“这是不是唯一的理由？也就是说，是否还有其他理由？”。如果回答否，那么则说明该控制变量的选取还不够恰当，应该停止。如果回答是但没有其他的论据，那么我们认为对这一控制变量的选取也是没有正当理由的。
Tip2
选用某一个控制变量必须有充分的理由。还有很多各式各样的回答，比如：“因为之前的研究者在他们的研究中使用了这些控制变量；因为这一控制变量可能对我的研究结果产生另外一种解释；因为这一控制变量可能干扰我的研究结果”等等。如果你的回答是上述这些，那么又得抛出之前的问题：还有没有其他理由使得这一变量被考虑进去？如果回答为否，那么研究者同样没有必要再进行下去。
分开来看，以上没有一个回答具有充分的理由来支撑控制变量的选取。因此，研究者需要回答一个简单的问题：“其他还有什么理由让我想要使用这一控制变量或者我应该使用这一控制变量？”以上这一过程需要不断地重复，直到研究者没有其他理由再去考虑使用这一变量。如果研究者不能够提出一些理论依据作为适当的理由，那么这一过程应该就此停止，在分析中不应该用到这一控制变量。但这并不是意味着研究者无法使用任何的控制变量，这只是意味着没有合适的理由说服我们必须在分析中使用它们。但是，如果研究者在上述的问答过程中提出了理论依据，那么研究者将会回答不同的问题。
Tip3
不要为了满足审稿人的期望而选用某个控制变量。有一个回答虽然不太被提起，但是我们认为这可能是许多研究者选取控制变量的真正原因，即：“因为我认为审稿人或者编辑希望我加上一个控制变量”。如果这是主要原因，那么我们强烈希望研究者能够停止这一过程。还有一个回答同样也暗示得停止控制变量的选取，即“使研究假设在测量检验上看似严谨”，这在很多年前被认为是一个谬论，直到最近大量的证据显示，统计上的控制并没有任何的严谨性。
图1呈现了我们该如何思考和选择控制变量，并罗列了一定的逻辑步骤。如图所示，有一个最终的回答是关于潜在的控制变量和主要变量之间的理论关系。特别是，当研究者回答：因为理论上认为这一控制变量和我研究中的变量有关。那么，后续问题将被提出。第一，这一控制变量以什么方式与研究变量有关？是本质上具有理论关联，还是仅仅人为造成的？尽管两个问题都会引发相似的回答，但是两者之间的差异还是很重要的，必须明确地记录在册。
此外，角色理论认为，控制变量的选取涉及到三个问题：这一关系是否在已有的研究中被实证过了？这一控制变量的选用在研究中的目的是什么？研究中的变量能否被合理地测量？如果这一控制变量与研究中的变量有实证上的关系存在，那么研究者就能够合理地解释研究结果的其他可能性。
在描述控制变量的选用或排除的过程中，以理论上的合理性为主来处理控制变量和主要变量之间的关系，即“选择什么、为何选择、为什么选择”的问题，这是一个必需的步骤。
研究者也应该留心已有的建议，并对控制变量的统计分析更加地细致，如报告控制变量与研究变量的相关性与显著水平，同时，在统计分析时，需要呈现有无控制变量时的统计分析结果。
小结
不管最终有没有选取控制变量，作者应该尽可能详细地描述控制变量的选择步骤以及相关的统计分析，以此来确保研究的透明度，提高研究结果的可复制性。
参考文献：
Bernerth, J. B., & Aguinis, H. (2016). A critical review and best‐practice recommendations for control variable usage. Personnel Psychology,69(1), págs. 229-283.
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