所有控制变量都不显著行不行呢？审稿人啥看法

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社群群友提出了一个问题：大家知道控制变量显著的标准是什么，这篇文章中除了核心解释变量外，所有控制变量都不显著行不行呢？

① 不在乎

未讨论控制变量的原因是因为它们不用于控制遗漏变量偏差之外的目的。具体可以参考：1.连续DID如何做? 一篇关于土豆的经典文献, 让这一方法在国内外大放异彩，2.QJE新任主编AER上"非洲奴隶贸易与不信任的起源", 一篇堪称经典的截面数据实证论文，3.刚2022年, Acemoglu就在QJE上发文了！OLS+IV走遍天下都不怕！4.控制变量! 控制变量! 控制变量! 5.中国学界F4发表AER一篇! 知识青年上山下乡与农村教育问题！

2.我同意。在此之前，我也没有考虑过，而要点恰恰是控制变量的重要性并不重要。

3.本质上，控制变量有些随意。选择一个合理的组合，但不要迷恋它们。你可能在实证设计中有更大的问题需要解决，因此请专注于这些问题。在审稿人拒掉一篇论文的众多原因中，控制变量在众多因素中占据的位次相对较低，审稿人总是（并且会）要求你添加他们认为合适的内容。

4.那不是问题。包含控制变量的目的是防止控制变量对结果变量造成的混淆影响（这是遗漏变量偏差的经典案例）。控制变量的显著性本身不是很重要，因为它们的重要性与你对遗漏变量偏差的调整程度无关——如果包括控制变量，实际上你就针对它们的遗漏可能产生的偏差进行了调整。

5.包含控制变量的原因之一正是因为它们可以影响其他变量。在这种情况下，控制变量的统计显著性完全无关紧要。

但是，你可能会遇到不同意你这种想法的（控制变量显著性不重要）期刊编辑。

6.这取决于你如何选择控制变量。如果它们都不显著，则意味着你选择的控制变量对结果无关紧要。如果是这样，那你为什么选择他们？

如果你选择它们，是因为你所在领域的一些公认的理论或常识，那么“即使表明它们无关紧要”也很重要，在这种情况下你应该保留它们并进行讨论。

如果你在没有充分理由的情况下自行选择控制变量，那可能意味着你没有选择到值得关心的重要变量。在这种情况下，请重新考虑你对控制变量的选择。

②在乎

7.通常都很显著但在你这里变得不显著的控制变量，可能表明你的数据和样本存在问题。

③ 社群讨论

针对这一问题，计量社群群友也展开非常有益的讨论，不过就立场而言，与前面类似，也分成了2个观点鲜明的竞争性立场：一方觉得不用关注，一方觉得应该适当的关注。

1.什么时候应该使用回归分析？控制变量意味着什么？2.如何选择正确的因变量(控制变量)，让你的计量模型不再肮脏，3.调节变量, 中介变量和控制变量啥区别与联系? 4.控制、调节和中介变量，系说，5.核心解释变量A不显著, 但加入变量B后, 为什么A和B都显著了？6.被解释变量比解释变量的层级更高的模型设定合理么？7.审稿: 协变量何时重要? 哪个重要, 有多重要？8.三张图秒懂, 混淆, 中介, 调节, 对撞, 暴露, 结果和协变量的复杂关系，9.因果推断专题：6.再谈混淆变量，10.什么时候需要标准化回归模型中的变量？11.因果推断专题：1.混淆变量，12.虚拟变量回归模型是什么? 政策评估的前件，13.11种与机器学习相关的多元变量分析方法汇总，14.回归中各变量的数值相差过大有事, 又有什么问题？15.哦, 不, 回归符号反了, 我们该怎么办？16.回归系数与预期相反时, 我们能够采取的方法和思路有哪些？17.显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性，18.在什么情况下多增加一个自变量后, 回归的R方会变小呢？19.控制变量选择问题: 如何鉴别好或不好的控制变量？附上14篇相关文章！20.如何测度不可观测变量遗漏的严重程度, 建议各位学者看过来！21.如何选择合适的工具变量, 基于既有文献的总结和解释！22.如何选择合适的工具变量, 基于既有文献的总结和解释！23.如何测度不可观测变量遗漏的严重程度, 建议各位学者看过来！24.社会网络计量经济学是什么？测度社会关系网中的同伴效应！25.社会网络分析最新文献和软件学习手册，26.添加一个新变量能使以前不显著的变量变得显著了？27.加入其他控制变量后, 估计系数的符号相反了？28.估计工具变量回归时, 是否必须将所有外生变量用作工具变量？29.实证分析观测数据的10条检查清单, 消除实证分析中许多潜在的虚假结果，30.可以在面板回归分析中使用时间序列解释变量或被解释变量吗？31.收入和年龄等变量是将其转化成有序离散变量还是当成连续变量进行回归呢？32.你确定找到一个好的工具变量了吗? 这将是一篇最值得你看的文章！33.因没阅读主编最新文章, 被知名期刊主编竟无情desk reject! 到底是什么方法方面的文章呢？34.审稿人有义务告诉你回归中可能的遗漏变量么？，35.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题？

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