在logit回归中，解释变量系数不稳定

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目前存在这样的问题，先介绍下模型：被解释变量Y，解释变量X，控制变量M和其他...等。回归一：Y=a+b1X+e，结果b1负向显著
回归二：Y=a+b1X+b2M+其他控制变量+e，结果b1正向显著
回归三：Y=a+b1X+其他控制变量+e，结果b1正向但不显著

问题：加入控制变量后主要解释变量的系数被改变了，这个在多元回归中也存在，只要理论解释合理也可以说得过去。但是为什么控制变量M可以影响解释变量X的显著性，那么在回归模型中到底该不该要这个变量？（如果为了结果显著而加入控制变量M，这样的结果是否稳健）

注：我也检验过变量X和M之间的相关性，虽然显著但是相关性只有零点几，因此我认为共线性的问题不大。

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关键词：回归 解释变量 系数改变

个人倾向是控制变量的选择上  虽然相关系数低可能共线性不强，但模型引入不必要的变量会影响参数检验的
检验你把各个控制变量和因变量做个相关分析看看是否有关 在考虑纳入
或者可以试试逐步回归法

以上个人意见 供参考啊