Bernerth与Aguinis2016年发表在Personnel Psychology本文回顾了10个最受欢迎的研究领域（任务绩效、组织公民行为、辞职、工作满意度、组织承诺、员工倦怠、人格、领导成员交流、组织公平、情绪）关于控制变量的选择和选择原因的描述。回顾这些文献，作者发现以往的研究在提到如何选择控制变量时存在许多缺陷。最后，作者推荐了一套问答路径方案，帮助学者决定是否选择变量作为控制变量，并解释如何通过实际论文中的写作解释选择控制变量。这里只介绍作者推荐的控制变量的决策步骤和论文中的写作建议。

选择控制变量的决策步骤

首先，作者强调，无论最终统计模型是否包括控制变量，都应详细说明选择控制变量的原因，并描述如何处理变量，以确保研究的透明度，最大限度地提高结果的可重复性。

接下来，让我们来看看作者建议是否选择控制变量的问答路径。这一切从一个问题开始:为什么要用(或应该)来控制变量？”

a.如果答案只是认为审稿人或编辑希望控制变量或仔细保守地检查假设，则不应控制变量（STOP）。

b.如果答案是因为这个变量可能与本研究中的关键变量有关、因为之前的研究人员在他们的研究中控制了这个变量、因为现有的实证研究发现这个变量确实与我研究中的变量有关、因为它显然与我研究中包含的其他变量有关、因为它可能为我的研究结果提供了另一种解释、因为它可能会影响我的结果或因为我想提高增量效率和区分效率，还有其他原因需要进一步询问吗？如果只有上述原因，则不应控制变量（STOP）。如果只有上述原因，则不应控制变量（STOP）。若有上述原因之多，则继续思考这个原因有理论依据吗？”

a’. 如果加入控制变量的原因缺乏理论依据，则该控制变量仍不应包含在分析中（STOP）。但这并不意味着研究人员无法测量任何控制变量，这只意味着没有充分的理由将控制变量纳入统计分析。

b’. 如果理论表明控制变量可能与研究的核心变量有关，那么这个变量与研究的核心变量有什么关系？是重要还是伪关系？现有的研究是否为这种关系提供了证据？”

a’’.若有实证证据支持，下面要看这个变量的测量是否可靠？若可靠，则考虑包含或排除控制变量；若不可靠，则不需要包含（STOP）。

b’’. 作者需要进一步思考这个控制变量对我的研究重要不可或缺吗？”

a’’. 如果不重要，就不需要包括（STOP）。

b’’.如果很重要，进一步问这个变量的测量可靠吗？如果不可靠，则不包括在内（STOP）；若可靠，则将变量纳入分析。

见下图。

总之，控制变量的最佳原因是阐述控制变量与核心研究变量之间的理论关系。首先，我们需要解释控制变量和研究变量之间的关系是什么，是重要的关系还是错误（例如，伪关系）？然后，有三个问题需要回答：(i)现有的研究是否为这种关系提供了证据？(ii)研究的目的是什么？(iii) 测量这个变量可靠吗？如果控制变量与研究变量之间的关系得到证据的支持，则有理由将控制变量添加到统计分析中，以提高效率或排除对研究结果的其他解释。如果没有证据支持，控制变量是否取决于它们对研究者模型的重要性以及控制变量是否可靠。不重要的变量和不可靠的变量不应被视为控制变量。

本文阐述了控制变量的选择

理论上需要详细说明控制变量与核心变量之间的关系是什么（what）、关系是什么（how）为什么要联系在一起？（why）。研究人员还应报告所有控制变量的描述性统计数据（相关系数、显著水平和信度），并评估和描述有或无控制变量对研究结果的影响。

在论文中，无论最终统计模型是否包括控制变量，都需要明确说明控制变量的选择或排除过程，并给出相应的理论依据。通常可以从以下三个方面进行阐述:(1)控制变量与研究变量之间可能存在潜在关系；(2)现有证据；(3)减少替代解释，提高效率。

以下是一种可供参考的解释方法：

本研究考虑了几个可能相关的控制变量，包括A、B和C。以前的实证研究和元分析发现…，表明A和X以及B和X有关系。根据理论解释，A与X的关系是因为…。此外，B因为… 最后，本研究还认为C和X因为…鉴于这些关系，X可能不是因为它与Y有关…，正如我们的理论所解释的，因为… 因此，为了消除可能的替代解释，并证明X和Y分析这些控制变量与我们预测变量之间的关系是很重要的。表XX相关性检表明A、B与X没有显著的相关性。C与X有显著的相关性。这与本研究基于理论的解释一致，即… 加入和不加入A和B假设检测到控制变量的结果是一致的。因此，为了最大限度地发挥统计效果，促进结果的解释，本文选择不控制A和B。而考虑到表XX我们控制了研究中提出的相关性和理论C。”

注：写作时，不需要引用特定的理论或详细描述控制变量如何影响现有的理论，只需解释如何将控制变量纳入统计模型，为什么适合纳入模型。

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