回归方程显著性检验分析，自变量只在10%上显著的，但是5个控制变量只有一个显著。。这样模型的解释力可行吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-04-07 15:01 标签： 回归系数显著性t检验
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调节效应分析_
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控制变量的决定系数大于加入自变量的，这样可以吗？要怎么解释。请大家帮忙。
请问，我做的是多元回归分析。分别将控制变量（4个）和自变量（9个，并以stepwise法）（样本120个）分块后一同回归。回归方程和偏回归系数均符合显著性检验。但是如下model summary:Model Summary(f)
Model& && &&&R& && &&&R Square& && &&&Adjusted R Square& && &&&Std. Error of the Estimate
1& && &&&.642(a)& && &&&.413& && &&&.391& && &&&.598529
2& && &&&.692(b)& && &&&.479& && &&&.455& && &&&.566321
3& && &&&.733(c)& && &&&.538& && &&&.512& && &&&.535970
4& && &&&.742(d)& && &&&.551& && &&&.521& && &&&.530962
5& && &&&.751(e)& && &&&.564& && &&&.531& && &&&.525335
a& && &&&Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area
b& && &&&Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland
c& && &&&Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd
d& && &&&Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd, urblsi
e& && &&&Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd, urblsi, mpland
f& && &&&Dependent Variable: logtcb
我的问题是，模型1 （只带入四个控制变量）的决定系数占据了加入自变量后决定系数的主要部分（.413/.564)。不知道怎么解释了。可能众多自变量确实不如某个控制变量的解释能力强，但是确是我研究的主要关注点。总觉得自变量的影响被控制变量淹没了。请问这种情况要如何解释， 可以继续往下分析吗？还是已经不符合要求了？
请版上的大侠们帮我分析分析。感谢大家。
谢谢feixiaolin。
我又将控制变量选入的方法由enter变为逐步剔除法，剔除了一个控制变量。四个控制变量保留了3个，决定系数为0.412，引入自变量后决定系数为0.562。我的意思是，当引入自变量增加的决定系数（0.562-0.412）不如只引入控制变量的决定系数（0.412）大，这样可以再继续往下分析自变量吗？
我的意思是若干自变量对于因变量的影响远不如控制变量对于因变量的影响大。并且由于控制变量的加入，使得很多自变量不能进入回归模型，就像是被控制变量淹没了一样。不知这样的回归合理吗？
这样似乎不太合理。控制变量一般属于自身变化不大，或者没有主要变量对结果影响显著的变量。
建议还是首先进行&&变量筛选
请问，控制变量分块后是放在自变量之前加入还是加在自变量之后。因为我发现如果加在自变量之后就不会出现上述的问题了。
好的，谢谢：）
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求助，各位高手前辈，我目前在做一个是实证论文，因为第一次做实证，很多不懂的地方，在坛子里混了那么久，知道这里高手很多，也学习了很多。我做的一个模型，看之前的文献在基础模型的基础上进一步加入了其他因素变量，有文献称其为控制变量，最后回归出来的结果，他们说控制变量前的系数说明他们的回归结果与前人研究一致。我也选择了几个比较重要的因素加入，但是做出回归以后，控制变量系数的正负并和我看的那些文献一样，当然我选的样本和他们不一样，控制变量前的系数是不会要符合之前的研究啊？
载入中......
控制变量一般是在想要研究主要变量与因变量关系的情况下加入，如果你选择性的加入了一个比较重要的影响因素，个人认为你可以称之为自变量；再者，如果所有的变量（包括控制变量）并不能包含因变量大部分的信息，说明模型设定还是有问题，需要选择更好的控制变量。对最简单的回归分析来说，一般的影响因素分析是要把所有影响因素考虑进模型，逐步分析，那也就没有控制变量一说了。
至于系数正负如果与预期符号不一致，说明 ...
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控制变量？这玩意很高深啊~
本人认为可能与选择控制变量不当有关，应选择与特定研究目标无关的非研究变量作为工具变量。
没有过不了的桥
& & 控制变量一般是在想要研究主要变量与因变量关系的情况下加入，如果你选择性的加入了一个比较重要的影响因素，个人认为你可以称之为自变量；再者，如果所有的变量（包括控制变量）并不能包含因变量大部分的信息，说明模型设定还是有问题，需要选择更好的控制变量。对最简单的回归分析来说，一般的影响因素分析是要把所有影响因素考虑进模型，逐步分析，那也就没有控制变量一说了。
& & 至于系数正负如果与预期符号不一致，说明你的实证研究不是很好，可能是样本数据的问题，可能是中间细节没有处理好，还要分析模型的显著性及各种检验。。当然有时候做出的跟别人的不一样，你也可以用合理的方式来解释这种问题。
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控制变量就是dummy变量嘛 男女 什么的 01加进去就行了
melissa513 发表于
控制变量一般是在想要研究主要变量与因变量关系的情况下加入，如果你选择性的加入了一个比较重要的影响 ...谢谢您，您说到了我的病症上了，我确实是选择性地加入了两个比较重要的影响因素当控制变量，这样看来，其实如果我只是选择性地加入还不如不加了
melissa513 发表于
控制变量一般是在想要研究主要变量与因变量关系的情况下加入，如果你选择性的加入了一个比较重要的影响 ...另外，我是用eviews做的回归，这两天在论坛上看到一个人说控制变量的做法可以先除去要研究的自变量，将控制变量和因变量进行回归；然后，将所有变量进行回归，比较R2等指标的变化，以及控制变量前的系数负号进行分析。不知道您对这个怎么看呢
不吃鱼的猫cy 发表于
另外，我是用eviews做的回归，这两天在论坛上看到一个人说控制变量的做法可以先除去要研究的自变量，将控 ...对控制变量我也没有认真研究过，这种对比的思想肯定是很好的，可以尝试下。。过段时间有新理解再做交流
控制变量怎么和哑变量一样呢？
控制变量怎么和哑变量一样呢？这个我也不懂，时间太紧了，楼上说和哑变量一样，我完全不懂，汗，看来只有以后学了
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论坛法律顾问：王进律师【图文】第三章 回归分析预测方法_百度文库
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第三章 回归分析预测方法
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