图1

不要为了满足审稿人的期望而选用某个控制变量。有一个回答虽然不太被提起，但是我们认为这可能是许多研究者选取控制变量的真正原因，即：“因为我认为审稿人或者编辑希望我加上一个控制变量”。如果这是主要原因，那么我们强烈希望研究者能够停止这一过程。还有一个回答同样也暗示得停止控制变量的选取，即“使研究假设在测量检验上看似严谨”，这在很多年前被认为是一个谬论，直到最近大量的证据显示，统计上的控制并没有任何的严谨性。

图1呈现了我们该如何思考和选择控制变量，并罗列了一定的逻辑步骤。如图所示，有一个最终的回答是关于潜在的控制变量和主要变量之间的理论关系。特别是，当研究者回答：因为理论上认为这一控制变量和我研究中的变量有关。那么，后续问题将被提出。第一，这一控制变量以什么方式与研究变量有关？是本质上具有理论关联，还是仅仅人为造成的？尽管两个问题都会引发相似的回答，但是两者之间的差异还是很重要的，必须明确地记录在册。

此外，角色理论认为，控制变量的选取涉及到三个问题：这一关系是否在已有的研究中被实证过了？这一控制变量的选用在研究中的目的是什么？研究中的变量能否被合理地测量？如果这一控制变量与研究中的变量有实证上的关系存在，那么研究者就能够合理地解释研究结果的其他可能性。

在描述控制变量的选用或排除的过程中，以理论上的合理性为主来处理控制变量和主要变量之间的关系，即“选择什么、为何选择、为什么选择”的问题，这是一个必需的步骤。

研究者也应该留心已有的建议，并对控制变量的统计分析更加地细致，如报告控制变量与研究变量的相关性与显著水平，同时，在统计分析时，需要呈现有无控制变量时的统计分析结果。

小结

不管最终有没有选取控制变量，作者应该尽可能详细地描述控制变量的选择步骤以及相关的统计分析，以此来确保研究的透明度，提高研究结果的可复制性。

参考文献：

Bernerth, J. B., & Aguinis, H. (2016). A critical review and best‐practice recommendations for control variable usage.Personnel Psychology,69(1), págs. 229-283.

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