下载数据的时候控制变量需要下载吗

1. 打开你的面板数据集，选择要进行回归分析的变量。2. 点击“Quick”或“Estimate”按钮进入回归分析窗口。3. 在回归分析窗口中找到“Covariate”选项，点击它以添加控制变量。4. 在弹出窗口中，选择要添加的控制变量，并点击“OK”。在Eviews中，还有一种更简单的添加控制变量的方法，可以在直接输入回归方程时添加控制变量。例如，如果您要进行一个面板数据集的固定效应回归，你可以输入以下命令：FEOLS y c x1 x2 ... xc其中，“c”代表固定效应，x1到xc代表你需要的控制变量。无论你选择哪种添加控制变量的方法，都需要确认你添加的控制变量是否满足回归模型的要求。例如，它们必须与因变量和其他自变量有意义的关系，并且不会引入共线性等问题。

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

第一步：数据录入spss并且处理好(如图所示)。第二步：分析——回归——线性(如图所示)。第三步：选择自变量和因变量到对应的框(如图所示)。第四步：点击下一页(如图所示)。第五步：控制变量放进来(如图所示)。第六步：结果都会有两个模型，可以对比控制变量放进来之后的各指标变化，一般看R放和系数表(如图所示)。

控制变量是指在实验过程中，除了研究变量之外，其他可能影响实验结果的因素都要尽量保持不变。对于面板数据的控制变量，需要考虑以下方面：1.数据来源的稳定性：面板数据是通过对同一组样本的多次观察得到的数据，因此，为了保证数据的稳定性，需要在数据采集过程中尽量保证数据来源的稳定性，例如，要求被调查者的个体特征、背景等尽量保持不变。2.研究环境的一致性：为了避免环境因素对实验结果的影响，需要在实验过程中保持研究环境的一致性，例如，实验室的温度、湿度、光线等环境因素应该保持一致。3.实验操作的标准化：为了保证实验操作的准确性和可靠性，需要对实验操作进行标准化，例如，对采集数据的时间、方法、步骤等进行统一规定和操作。通过控制变量，可以减少实验结果的误差，并提高实验的可靠性和有效性。在进行面板数据的控制变量时，需要根据具体的实验目的和研究问题进行合理的变量控制，以提高实验结果的质量和科学性。

回归控制变量三个合适。回归模型中控制变量的数量选择主要依据经济学理论，一般而言，3个控制变量数量过少，可能会存在遗漏变量的问题从而导致回归结果不可靠，建议查询类似研究的论文中控制变量的选取准则。变量简介变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的。但在纯函数式语言中，变量可能是不可变的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态，具有存储空间的抽象。但另外一些语言可能使用其它概念来指称这种抽象，而不严格地定义变量的准确外延。由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短，易于记忆的名字，因此它们十分有用。由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短，易于记忆的名字，因此它们十分有用。

一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回归。多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。打个比方，假设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：第一，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被歧视”的结

1、首先，在电脑上下载安装eviews软件，安装完成后点击进入。2、其次，进入后再主页找到设置选项，点击进入。3、最后，在设置中选择变量控制的概率值即可。

1、经济因素，主要包含产业结构的影响、产业布局的影响、经济运行质量的影响、价格的影响以及政策因素的影响。　　2、核算因素，主要包含国内生产总值与税收核算口径的影响和地区间国内生产总值与税收核算范围不对称的影响。　　3、征管因素，主要包含对税源深度和广度把握的影响和对税收执法自由裁量权宽严程度把握的影响。　　宏观税负分析是对一个地区的总体税负水平情况与正常峰值或预警区间进行比较分析的过程。

列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表一般,若总体中的个体可按两个属性A与B分类，A有r个等级A1,A2,…,Ar，B有c个等级B1,B2,…,Bc,从总体中抽取大小为n的样本，设其中有nij个个体的属性属于等级Ai和Bj，nij称为频数，将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表,称为多维列联表。

你好，计量泵所谓的控制变量，应该指控制流量的变量。一般来说，是控制行程长度或者转速。也就是说，一般计量泵的流量调节是通过调节行程长度或改变电机转速来实现的。

当你的实证研究中有些变量你不想讨论，但这些变量对你的实证研究产生较大影响而不得不讨论时，就需要将这些变量设置为控制变量。控制变量与解释变量没有本质上的区别，将它当作解释变量来做就可以了，只是在讨论的时候区别对待，说明它是控制变量就行了。

1、Analyze----regression---linear----打开的窗口中把atitude拖进independent里面，在dependent这边右上方有一个inext的按钮，这就是用于分步骤将自变量和控制变量放进去的。第一步，把休整好的control variable拖进去，然后点击next。2、把你的自变量全拖进去。就ok了

自变量是可控制改变的因变量是跟着自变量改变的控制变量是如有几个变量可控制其中的几个研究另外两个量的关系

大学生消费情况调查，如何控制变量，其实你只要控制不变的量就可以了，然后再从不同阶层的学生里面抽取他们的，大学生消费情况，比如说相同的变量是，大一大二大三大四，这三个年级的学生，然后再从这四个年级的学生里面，超，取出不同阶层不同消费习惯，不同消费。的一个情况来去统计就可以了。

在设计实验时，应该注意对照和控制变量。一般要设置空白对照和实验对照。空白对照一般是不做变量改变，实验组可以有多组，但是每一组只能有一项变量的改变。

最轻松的方法就是看字面意思自变量就是可以被人为改变的因变量就是随之而改变的控制变量就是容易发生改变,并且又不能让它改变得物理量拿游戏来说攻击对象所受的伤害=你的攻击力-对象的防御力一般情况下对象的防御力是不变的 那么你说谁是自变量 谁是因变量？

Stata增加控制变量的方法是打开页面，然后选取多个控制变量，同时增加即可。

30个。面板数据控制变量是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。面板数据在时间序列上不太好找，一般要有30个稍微少点也可以，但一定不要少于25个，少于25个就有可能会出现故障等情况，所以一定要注意。

控制变量不就相当于自变量吗？

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

用Excel进行多元回归分析。首先将因变量与自变量的数据值以列为顺序填入excel单元格内。本篇经验以w/b、FA为自变量，c为因变量为例，介绍如何利用excel如何做多元线性回归分析。由于和另一家公司出售的名为Excel的软件同名，Excel曾成为了商标法的目标，经过审判，Microsoft被要求在它的正式文件和法律文档中以MicrosoftExcel来命名这个软件。

主回归模型主要研究自变量和因变量之间的关系。控制变量是指在主回归模型中引入一个或多个变量，以控制这些变量的影响，从而更精确地估计因变量与自变量之间的关系。因此，主回归模型可以包括控制变量，也可以不包括控制变量。如果主回归模型不包括控制变量，则仅研究主要自变量与因变量之间的关系，此时可以利用统计方法来估计自变量和因变量之间的系数。在模型中加入额外的控制变量，则可以控制掉控制变量对主要自变量和因变量之间关系的影响，从而更全面地评估两者之间的关系。需要注意的是，控制变量应当是与因变量和其他自变量都有关系的变量，否则会引入“假相关”的问题，在分析结果上造成误导。因此在进行控制变量的选取和处理时，需要进行谨慎和科学的分析。

对选择适当的控制变量对于设计一个具有明确因果效应的实证检验至关重要。然而，与其他方法学问题相比，控制变量在会计研究中的重要性似乎未得到充分重视。我们评估了会计研究中控制变量使用的演变，并讨论了研究人员在选择控制变量时应考虑的一些问题。通过模拟，我们认为 “更多控制变量” 并不总是更好，一些控制变量可能会引入偏差。最后，我们为未来的会计研究提供了一些实践性的建议。

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

纳入控制变量即可

一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回归。多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。打个比方，假设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：第一，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被歧视”的结论，有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的，女性偏好安稳，因此并不是工资上有女性歧视，而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被歧视，我就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计差距？金融业？……那么怎么控制行业呢？如果只有一个行业还好，可是行业很多，我们一个一个更改数据库做单变量回归是很没有效率的，这时我们就用到了多元回归的一个特性，每一个系数的含义是说：“控制其他加入多元回归的解释变量不变，这个解释变量变动1单位，则Y变动系数个单位”，因此我们就直接将行业变量（对行业变量的处理往往是考虑N个行业就加入N个不同变量，它们都是0、1的虚拟变量，0是指在这个行业里，1是指不在）和年份变量（直接加入时间变量）加入多元回归就可以得出“控制行业和年份”下的性别对工资的影响系数了。这样，我再分析出来就不会受到质疑。实现这种回归，大部分统计软件都可以，包括SPSS，在写公式的时候按照我上述的方法在回归中添加入这些变量就可以了。

设置为（0,1）的哑变量即可

spss进行回归分析控制变量步骤：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理，请参考下图操作：2、然后依次选择分析—回归—线性，请参考下图操作：3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：4、之后，单击下一个，请参考下图操作：5、接着，输入控制变量，请参考下图操作：6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。一般见R放与系数的表，请参考下图操作：

面板数据在时间序列上一般要有30个，有的数据不太好找，稍微少点也可以，但一定不要少于25个。回归模型中控制变量的数量选择主要依据经济学理论，一般而言，3个控制变量数量过少，可能会存在遗漏变量的问题从而导致回归结果不可靠，建议查询类似研究的论文中控制变量的选取准则。面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。实证分析经济增长：本文使用地区生产总值，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。

无法控制变量的如何进行分析的步骤如下：1、第一步，将数据输入到SPSS中，并进行了良好的处理。2、然后依次选择分析—回归—线性。3、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中。4、之后，单击下一个。5、接着，输入控制变量。6、最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。

首先你要明确你在做什么要比较什么然后再选择统计方法，就不会出错了我经常帮别人做类似的数据分析的

reg 自变量1 自变量2 控制变量1 ……是的

关于控制变量的问题在固定效应模型中加入一个控制变量模型中除了你要推断因果的解释变量外，其他测量好的内生变量都是控制变量。X1解释Y，控制X2X3X4…固定...日关于控制变量的问题在固定效应模型中加入一个控制变量

一般是指多元回归中将年度变量和行业变量加入回归。多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。打个比方，假设我的Y变量是看“工资”，我的研究希望探究“性别变量”怎样影响“工资”，可是这里就有两个问题：第一，工资是随着时间变化的，过去的工资因为经济发展比较低而现在的工资高，男女加入工作的比例也是随着时间变化的，现在女性工作的更多；第二，工资是根据行业不同的，而男女的行业分布也往往不同。因此，如果不控制“年份”和“行业”两个变量，许多结论就无从下。例如我不控制行业和年份，得出了“工资女性较低，女性被歧视”的结论，有人可能就会反驳——女性在的行业往往是注重安稳而工资较低的，女性偏好安稳，因此并不是工资上有女性歧视，而是行业不同而已。所以为了真的发现女性是否被歧视，我就需要控制行业。比如看教师行业男性女性工资是否有统计差距？金融业？……那么怎么控制行业呢？如果只有一个行业还好，可是行业很多，我们一个一个更改数据库做单变量回归是很没有效率的，这时我们就用到了多元回归的一个特性，每一个系数的含义是说：“控制其他加入多元回归的解释变量不变，这个解释变量变动1单位，则Y变动系数个单位”，因此我们就直接将行业变量（对行业变量的处理往往是考虑N个行

构建的的probit模型，如果对单个变量A进行回归时，显著为正，然后加入控制变量B后，使得变量A显著为负（控制变量B此时为正且显著）。probit（D=1)=a1*A+a2*B。当然还有其他控制变量，但主要这个变量加入与否对结果影响颇大。

独立样本t检验是单因素分析不能对控制变量进行操控

同楼上 variables views里面看看 facf变量是不是数值型的。看你小数位数都不同，应该设为字符型了，修改数值型试试

一、什么是控制变量法控制变量法是指为了研究物理量同影响它的多个因素中的一个因素的关系，可将除了这个因素以外的其它因素人为地控制起来，使其保持不变，再比较、 研究该物理量与该因素之间的关系，得出结论，然后再综合起来得出规律的方法。二、初中物理哪些实验1、研究压力的作用效果与哪些因素有关（压力大小和受力面积的大小）2、研究液体压强大小与哪些因素有关 （液体的密度和深度）3、研究浮力大小与哪些因素有关（液体的密度和排开液体的体积） 4、研究滑轮组的机械效率与哪些因素有关（物体的重力、动滑轮的重力、摩擦力）5、研究动能大小与哪些因素有关（物体的质量和速度） 6、研究液体蒸发快慢与那些因素有关（液体温度，液体表面积和空气流动） 7、探究影响导体电阻大小的因素（导体的长度、材料与横截面积）8、电流跟电压电阻的关系（导体两端的电压、导体电阻）9、影响电功大小的因素（电压、电流和通电时间） 10、影响电热大小的因素（电流、电阻和通电时间） 11、影响电磁铁磁性强弱的因素（电流的大小、线圈的匝数、有无铁芯）12、影响滑动摩擦力大小的因素（压力大小和接触面粗糙程度）13、决定压力作用效果的因素（压力大小和受力面积的大小） 14、在概念引入中用到控制变量法的有：速度的概念（V=s/t）、密度的概念（ρ=m/V）、压强 的概念（P=F/S）、功率的概念（P=W/t）、比热容的概念（c＝Q/m△t）

可以的，只要确定要因变量和自变量就可以。

高中物理最早接触控制变量法是在学习牛顿第二定律的时候，探究a与F和m的关系的时候，我们是先保持m不变，探讨a与F的关系，再保持F不变，探讨a与m的关系。这里a、F和m就是三个变量，在做科学研究的时候，一次只能探讨两个变量的关系，这个时候就需要让一个变量保持不变，就是要控制一个变量保持不变，这也就是控制变量法的得名。还有一个典型的控制变量法就是探讨向心力公式F=mrω^2的时候，这里有四个变量F、m、ω和r，我们在探究的时候，就要保持2个变量不变，就是要控制两个变量，探讨其余两个变量。第一次，控制m和r，探究F和ω的关系，第二次，控制m和ω不变，探究F和r的关系，第三次，控制r和ω不变，探究F和m的关系。探究安培力的大小F=BIL,也用到类似的思想。

（1）要验证物体自由下落的快慢可能与物体下落的高度有关，要保证下落高度不同，其他因素要相同．所以，要选择1、2、3，三组数据进行比较；根据1、2、3三组数据进行比较，小球质量相同，下落高度不同，下落时间也不同．表明小球自由下落的快慢与小球下落的高度有关．（2）比较4、5实验数据可知可知，质量不同的物体，下落高度相同，下落时间相同．所以，在不考虑空气阻力的情况下，质量不同的物体自由下落的快慢是相同的．（3）小球在自由下落的过程中，质量不变，高度变小，所以，重力势能变小，速度变大，动能变大，所以，重力势能转化为动能．（4）忽略次要因素，使问题简化：在地面附近下落的小物体所受的空气阻力的影响很小，这个因素可以忽略．合理选取器材，减小实验误差：采用光电门和数字计时器较准确的测量小球在空中自由下落的时间．注意控制变量：选取质量不同的小球从同一高度下落，选取质量相同的小球从不同高度下落．故答案为：（1）1、2、3，有关；（2）相同；（3）重力势能、动能．（4）①忽略次要因素，使问题简化：在地面附近下落的小物体所受的空气阻力的影响很小，这个因素可以忽略．②合理选取器材，减小实验误差：采用光电门和数字计时器较准确的测量小球在空中自由下落的时间．③注意控制变量：选取质量不同的小球从同一高度下落，选取质量相同的小球从不同高度下落．

在研究物理解问题的过程中，某一物理量往往受几个不同物理量的影响，为了确定各个不同物理量之间的关系，就需要控制某些量使其一定不变，而改变某一个量，看所研究的物理量与该物理量之问的关系。探究性教学是在教师的指导下，学生运用科学探究的方法，进行学习，主动去获取知识发现科学理论的探究的能力，从而形成科学概念。探究学习是学生用以获取知识、领悟科学的思想观念，领悟科学家研究自然界所用的方法而进行的各种活动，包括观察、测量、制作、提出假设、进行实验、提出模型和交流等。探究教学讲究发散思维、多方探讨、发挥学生的积极主动性，各抒己见；而控制变量法则是对实验限制条件，只能对某一方面进行探讨和研究。两者看似矛盾，其实质是统一的。控制变量法是有条件的探究，是建立在一定的知识、能力基础上的探究，它可以去除学生在学习过程中的盲目性，在教师有目的引导下，提出问题，明确分析对象，运用合理的知识和经验，探索教学中的问题，从而解决问题。例如：“探究影响液体蒸发快慢的因素”时，学生会猜想：影响液体蒸发快慢的因素可能有温度的高低，液体表面积大小，液体的质量大小，液体种类等因素。诸多因素中，要让学生通过实验去验证猜想，无疑会增加学生的盲目性，因为受影响因素太多，对初学者来说，会觉得每个因素都有影响，而各因素之间又相互受影响，学生根本无法从中找到正确的结论，此时教师应该主动引导，帮助学生排除相关的干扰因素，采用控制变量法。让学生通过比较对照、分析、观察，实际发现真正的影响因素。比如引导学生用两杯质量相同、体积相同、表面积相同的水，都放在同一室内，一杯用塑料膜罩住，另一杯不罩，同时放在电风扇下吹风。学生很快就会发现，用电风扇吹一段时问后，罩塑料膜的那杯水，体积几乎不变，而没罩塑料膜的那杯水，体积明显减少，学生一下子就可分析出表面空气流动的速度对水的蒸发的影响了。以此类推，学生很容易探得其它因素的影响关系。再如，研究电流跟电压、电阻的关系的实验中，如右下图，我们先使电阻箱的电阻取某一值，多次改变滑动变阻器的阻值，记录每次的电流和电压的值，得到“电阻不变时电流与电阻两端的电压成正比”的关系，然后多次改变电阻箱的阻值。调节滑动变阻器的滑片，使每次电压表的示数保持不变，记录每次电阻箱的值与相对应的电流的值，从而得到“电流与电阻成反比”的关系。这个探究实验，若放手让学生自己探究，学生根本无法得到正确的关系。特别是探究电流与电阻关系时。控制电压这个物理量特别重要。运用一定的手段主动干预或控制自然事物、自然现象发展的过程，在特定的客观条件下，探索客观规律，这也是科学研究中必不可少的。像上例中。如果不采用控制变量法，在调节电阻箱的阻值后，不通过来控制电压表的示数，就会得出“电流与电阻成正比” 的恰恰相反的结论。 探究教学，符合中学生的心理特点和学生的认知规律，有助于激发学生的学习必趣，有利于发挥学生的主观能动性，便于提高学生的观察能力、实验能力、思维能力和自学能力，是现代教育的必然趋势。在探究过程中使用控制变量法时应注意：① 教师在课前要做好大量的准备工作，为所探究的问题设种种可产生的结果，做好充分的思想准备和解决方案，层层设疑，层层控制，避免盲同性，结论乱七八糟。学生人口一词，无法达到预期的效果。② 备教材的同时备学生，因材施教，因材施控。对成绩较好的，基础扎实，且有一定的分析推理能力的学生，少控制，多放手让学生施展个人的创新能力，探索结果；对成绩较差、动手能力不强的学生，要循循善诱，密切引导，一步步将他们引入成功的殿堂。③ 善于发现学生的细微进步，在探究学习中的任一个突破对学生来说都是来之不易，学生都会欣喜若狂，抓住这个时机及时给予表扬和鼓励，会大大刺激学生的求知欲和自信心，为探究教学进一步的开展奠定思想基础。④对较难探究的内容，可采用多控制变量的方法，减少学生探究道路中的阻力和不必要的障碍；对较易探究的内容则要少控制其中的物理量，甚至不控制物理量，全面放手，让学生自己搏一搏。探究性教育能让学生充分开动脑筋，发挥个人潜质。控制变量法是探究教学中重要方法之一，合理运用主动引导会使探究教学效果更理想。

（1）①由1、2实验数据可知，水和煤油的质量不同，升高的温度相同，质量多的吸收的热量多，故得出的结论是：质量不相等的同种物质，在升高相同的温度时，吸收的热量是不同的．②由1、3实验数据可知，物质种类不同，质量相同，升高的温度相同，水吸收的热量比煤油吸收的热量多，显然物质吸收热量的多少与物质的种类有关．（2）①根据控制变量法：应选取和导线C材料、横截面积都相同，长度不同的导线．表中F与C的材料和横截面积都相同．②根据控制变量法：应选取两根导线的长度、横截面积都相同，材料不同的导线．表中G与C的长度和横截面积都相同，材料不同．③A和D这两根导线的材料相同、长度也相同，横截面积不同，所以是为了研究电阻与横截面积的关系．（3）①由表一中的数据可知，电阻的阻值不变时，通过电阻电流的变化倍数和其两端电压变化倍数相等，故可得出结论是：在电阻一定的情况下，导体中的电流与导体两端的电压成正比；②由表二中的数据可知，电阻两端的电压不变时，通过电阻电流的变化倍数与电阻阻值变化倍数的倒数相等，故可得出结论是：在电压一定的情况下，导体中的电流与导体的电阻成反比．故答案为：（1）①不同；②物质的种类；（2）①F；②G；③横截面积；（3）①正比；②反比．

可从光的反射定律去理解：反射光线，入射光线与法线位于同一平面内；反射光线，入射光线分别位于法线两侧；反射角等于入射角！由此，你可以看出谁是“因”，谁是“果”了！而在物理学中，“因”是自变量，“果”是因变量（因为什么而改变的量）所以，入射角是自变量；反射角是因变量；控制的变量是入射角的度数！understand!

1.首先注意控制变量因自变量是“电视节目”，我们尽量保证其他变量相同。32名被试，可选取年级相同、身心状态健康的男女学生各16名。（由于总样本量较少，暂时不考虑不同年龄这一变量。）2.每名大学生分别参加四次实验。实验开始前与结束后都用情绪量表进行测试，对比则可得出节目的情绪效应。这样可以消除实验时间不同的影响。3.根据量表数据，统计得出四种节目对情绪的影响。注意如同一节目在样本中情绪效益差距较大，可能说明该节目情绪效应不明显。

空气阻力，也相当于物体形状

（1）要验证猜想一：琴弦发出声音的音调高低，可能与琴弦的横截面积有关，需控制琴弦的长短和琴弦的材料不变，所以应选用编号为A、B、C的琴弦进行实验．要验证猜想三：琴弦发出声音的音调高低，可能与琴弦的材料有关，需控制琴弦的横截面积和琴弦的长短不变，所以铜线的长度是80cm，横截面积是1.02mm2；（2）在研究一个物理量对某个现象的影响时，一定要保持其它物理量不变，这种方法称为控制变量法，它是很重要的一种探究方法．（3）探究琴弦音调的高低与琴弦的松紧程度的关系时，需要使用同一种琴弦，且控制拨弦的力相同、弦的松紧程度不同，来研究音调高低和琴弦的松紧程度的关系．故答案为：（1）A、B、C；①80；②1.02；（2）控制变量法；（3）选取一根琴弦，用一定大小的力拉紧琴弦，拨动琴弦测出此时的频率，然后改用不同大小的力拉紧琴弦，分别测出相应的频率，重复三次，进行比较分析．

（1）连接如图所示的电路．连接电路时开关应断开．为了保护电流表不烧坏应串联一个小灯泡；（2）根据控制变量法：应选取和导线C材料、横截面积都相同，长度不同的导线．表中F与C的材料和横截面积都相同；（3）A和D这两根导线的材料相同、长度也相同，横截面积不同，所以是为了研究电阻与横截面积的关系．（4）选了F和G可知，此时的长度、横截面积相同，但材料不同，实验中会发现灯泡的亮度不同，即电阻不同，故据该实验可知：导体的电阻与导体的材料有关；故答案为：（1）断开；串；小灯泡；（2）F；（3）横截面积；（4）导体的电阻与导体的材料有关；

首先来看第一个等效法。我们常见的实验有两个，第一个是我们力的合成与分解，用到了等效法。第二个是我们的电阻，电阻的串并联总电阻也用到了等效法。第二个张焕芳，比如说我们如何判断，n级或者s级，这个时候我们就用小磁针，小磁针n极的受力方向就可以知道是这个磁感线的方向。还有比如说，我要测定微小的形变，我用一个毛细管在一个瓶子当中，然后我挤压这个瓶子就可以看到毛细管的液体朝上走，那这个时候你就可以看到，这个瓶子发生了形变。第三个类比法，比如说我们将，电流，类比成水流。控制变量法当然是最好理解的了，在做实验的过程当中，我们必须要控制只有一个量在变，然后我们看这个结果，发生了变化吗？如果说结果发生了变化，而且呢，变量只有一个，那么我们就可以说是由于这个变量而导致了这么一个结果。

首先来看第一个等效法。我们常见的实验有两个，第一个是我们力的合成与分解，用到了等效法。第二个是我们的电阻，电阻的串并联总电阻也用到了等效法。第二个张焕芳，比如说我们如何判断，n级或者s级，这个时候我们就用小磁针，小磁针n极的受力方向就可以知道是这个磁感线的方向。还有比如说，我要测定微小的形变，我用一个毛细管在一个瓶子当中，然后我挤压这个瓶子就可以看到毛细管的液体朝上走，那这个时候你就可以看到，这个瓶子发生了形变。第三个类比法，比如说我们将，电流，类比成水流。控制变量法当然是最好理解的了，在做实验的过程当中，我们必须要控制只有一个量在变，然后我们看这个结果，发生了变化吗？如果说结果发生了变化，而且呢，变量只有一个，那么我们就可以说是由于这个变量而导致了这么一个结果。