论文控制变量不显著

问：控制变量不显著有影响么

1. 答：有。
   一个正常的实证分析模型不可能让所有的变量都能通过的，如果要做到这种程度，你的研究设计可能会丢失一些重要的信息，譬如有些变量很重要，但不能因其不显孝虚著而将其剔除，否则知漏审稿人会认为你没有做到位，设计的模型不够全面完美。
   一个实证回归分析模型中有两三个不显著，也是正常的现象，不要期待所有的变量都是显著的，也不要因为某个变量不显著而闹心，它只是数据处理过程中的一个常见现象，可能受到样本分布，模型设计等多重因素的影响导致的。

问：控制变量都不显著,但是核心解释变量显著怎么办

1. 答：如果控制变量都不显著，但核心解释变量显著，那么我们可以得出结论，核心解释变饥粗量对因变量的影睁和响是独立于其他变量的。这意味着即使其他变量的值发生变化，核心解释变量的影响仍然会存在。
   在这种情况下，我们可以将核心解释悉肢盯变量视为主要因素，并将其他变量视为次要因素。我们可以在后续研究中进一步探究这些次要因素对因变量的影响，以更好地理解因变量的变化。

问：调节变量去中心化后不显著怎么办

1. 答：安装CENTER。用来在中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有芦拦预期的迹象」。
   因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。陪轮胡这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简桐卖化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。