毕业论文控制变量符号相反

问：稳健性检验调节变量符号反了

1. 答：是为了缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。
   控制变量回归出来的符号方向相反？：控制变量用来在多元回归分析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边际效应。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。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。

问：为什么spss双变量和偏相关分析出来的结果相关性会相反

1. 答：偏相关和简单双变量相关结果符号相反是正常的，回归分析结果也是如此，因为偏相关和回归分析涉及多个变量，而多个变量的分析暗含着控制其他变量之后再分析特定变量之间的关系。

问：相关系数和回归系数符号相反正常吗

1. 答：正常，这种情况很常见
   主要原因：回归方程中自变量的回归系数代表的是在控制或者说消除了方程中其他自变量的效应后，该自变量与因变量的关联，而一般的相关只单纯考查两个变量的关联，不会控制其他变量，所以二者的结果往往是有差别的

问：为什么控制行业与控制个体回归系数相反

1. 答：存在共线性问题。
   首先分析是否需要这个控制变量，参考之前的文献，以及模型的经济意义。然后分析共线性，异方差，自相关等问题。
   1、控制了个体固定效应就没有必要控制行业固定效应。
   2、input是核心解释变量，符号发生了变化，可能跟你的控制变量遗漏有关、可能跟计量方法有关、或者跟你内生性没有解决有关，或者数据，原因不一而足。

问：回归结果与预期符号相反，又不显著的变量，需要剔除吗

1. 答：你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著，把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了，哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……