控制变量的疑惑

想请教，为什么在模型中加入不同的控制变量，主效应的结果从显著为正变为显著为负？可能是哪些原因呢？我该怎么选择结果

控制变量的作用本来就是解决遗漏变量偏差而带来的系数有偏性问题，所以加入控制变量之后系数发生变化是正常的。至于加入不同的控制变量系数不同，这也是正常的。建议你讨论一下哪些因素可能会带来遗漏变量偏差问题，然后再将这些因素纳入模型，而不是毫无根据地加控制变量。如有可能，可以进一步讨论内生性问题，进而得到更接近真实值的估计。

Sea.Zeng 发表于 2020-5-8 22:25
控制变量的作用本来就是解决遗漏变量偏差而带来的系数有偏性问题，所以加入控制变量之后系数发生变化是正常 ...

谢谢您的回复！那是不是只回归自变量和因变量时，如果自变量显著，也不能说明主效应成立，具体还得加入控制变量来看？

珂珂珂。 发表于 2020-8-4 09:39
谢谢您的回复！那是不是只回归自变量和因变量时，如果自变量显著，也不能说明主效应成立，具体还得加入控 ...

这个问题太笼统了。如果这些控制变量和核心解释变量相关，你不加控制变量（相当于把控制变量纳入残差项，那么核心解释变量就和残差项相关），那么系数就是有偏且非一致的，当然不能说明结论成立。但是如果这些控制变量和核心解释变量不相关，你加与不加都可以，这些控制变量不会带来估计问题。

Sea.Zeng 发表于 2020-8-4 10:13
这个问题太笼统了。如果这些控制变量和核心解释变量相关，你不加控制变量（相当于把控制变量纳入残差项， ...

谢谢您的回答，那如果加入与核心解释变量相关的控制变量，不是会导致多重共线性问题吗？我的核心解释变量是国家间制度差异，想加的控制变量是GDP，GDP增长率等等，您说的这个相关或不相关我该怎么判断呢？小白还是疑惑，望您能回复，谢谢！

珂珂珂。 发表于 2020-8-4 10:37
谢谢您的回答，那如果加入与核心解释变量相关的控制变量，不是会导致多重共线性问题吗？我的核心解释变量 ...

多重共线性是允许存在的，只要不影响到核心解释变量的显著性，就完全没关系。多元回归中，不允许存在的是完全多重共线性，而不是多重共线性。这两个是有区别的。

珂珂珂。 发表于 2020-8-4 10:37
谢谢您的回答，那如果加入与核心解释变量相关的控制变量，不是会导致多重共线性问题吗？我的核心解释变量 ...

如果判断不了是否相关，那就保守一点，建议加进去。

Sea.Zeng 发表于 2020-8-4 11:02
如果判断不了是否相关，那就保守一点，建议加进去。

非常感谢您的建议，我查到可以用pwcorr这个命令找出它们之间的相关系数

珂珂珂。 发表于 2020-8-4 12:30
非常感谢您的建议，我查到可以用pwcorr这个命令找出它们之间的相关系数

这种检验没什么用，要从理论上去考虑。如果想不清楚，就按照相关来处理。一般而言，只要对被解释变量有影响，都可以纳入控制变量。