控制变量

1、论文中可以没有控制变量。2、研究性文章主要有三个变量，自变量、因变量、控制变量，硕士毕业论文不加控制变量，只研究前两项（自变量和因变量）理论上是没有问题的。

　　固定效应回归是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。固定效应模型有n个不同的截距，其中一个截距对于一个个体。可以用一系列二值变量来表示这些截距。固定效应模型是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。 　　控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

固定效应回归是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。固定效应模型有n个不同的截距，其中一个截距对于一个个体。可以用一系列二值变量来表示这些截距。固定效应模型是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。 控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

控制变量在工具书中的解释：除自变量之外，一切能使因变量发生变化的变量。这类变量是应该加以控制的，如果不加控制，它也会造成因变量的变化，即自变量和一些未加控制的因素共同造成了因变量的变化,这叫自变量的混淆。因此，只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量在实验中，仅仅只有自变量才是和因变量有关的，自变量之外往往存在额外相关变量，此类变量简称额外变量，因其必须被想办法控制，在实验中保持恒定不变，又称其为控制变量。

控制变量是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。控制技术在心理学实验中，对额外变量的控制技术主要有：（1）排除法。排除法是把额外变量从实验中排除出去。从控制变量的观点来看，排除法确实有效，但用排除法所得到的研究结果却常常难以推广。（2）恒定法。恒定法指在使额外变量在实验过程中保持恒定不变。这主要体现在保持实验条件恒定的方面，实验者和控制组被试的特性也应保持恒定。（3）匹配法。匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法。使用匹配法时，先要测量所有被试身上与实验任务成高相关的属性；然后根据测得结果将被试分成属性相等的实验组和控制组。（4）随机化。随机化法是把被试随机的分派到各处理组中的技术。随机分派形成的各处理组的各种条件和机会是均等的，也即在额外变量上做到了匹配。随机化法不会导致系统性偏差，能够控制难以观察的中介变量。

最重要的就是探讨两个变量所引发的因果关系，就是将一个变量设计为自变量，一个变量设计为因变量并探讨二者之间是否存在因果关系。自变量：是指研究者操纵控制并且预期能引发特定的心理或行为的变量；因变量：预期由自变量引发的特定心理或行为变量。额额外变量：额外变量是指实验过程中那些不属于研究者研究目的但却对研究结果影响的变量。额外变量的来源：1、来自实验者方面实验者效应：也称主试效应。是指实验者的言行、表情态度等所产生的对被试的影响。包括皮格马利翁效应，也叫罗森塔尔效应。2、来自被试方面被试效应：是指被试的看法或期待对实验结果造成的实际影响，又叫要求特征。包括霍桑效应、安慰剂效应。双盲法是控制实验者效应和被试效应的最好方法。3、来自实验设计方面的额外变量研究方法本身不完善；测量工具不完善；被试的选取、研究时间和环境选取等方面的不足；研究程序安排不当等。4、来自研究实施环境条件方面的额外变量环境因素以及研究实施过程中的意外事件。5、来自数据处理方面的额外变量数据处理方法不当，以及统计方法不恰当等都会影响研究结果。额外变量的控制：1、排除法排除法是指把额外变量排除在实验之外。例如排除外界噪音的影响，就可以去隔音室。排除法的缺点：容易脱离真实情景，结论缺乏普遍性，生态效度不佳。2、恒定法恒定法是指在所有的实验条件下，将某个额外变量固定在某个水平。不能完全排除的因素就可以用此法。如实验使用不同的仪器会有误差，这样可以采用同一型号或者同一台仪器。恒定法的缺点：不能推广实验结果，而且额外变量可能会与自变量产生交互作用。3、匹配法匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相同的一种方法。使用匹配法时，先要测量所有被试身上与实验任务呈高相关的属性，然后根据测得结果将被试分为属性相等的实验组和控制组。匹配法的缺点：把所有的特点都匹配不太实际。而且当匹配多个特点时，这些特点之间如果存在交互作用，就可能混淆实验结果。但是，对于大多数实验来说，年龄、性别和教育程度都是需要考虑的因素。4、随机化法把被试随机分派到每个处理组中。从理论上讲，此方法是控制额外变量的最佳方法，但是有些时候因为条件限制没有办法实现。5、（抵消）平衡法即采用平衡的方法使额外变量的作用抵消，包括 ABBA 设计和拉丁方设计。ABBA 设计：就是首先实施 A 处理，然后是 B，随后 B，最后 A。这样就很好地控制了顺序这个额外变量对实验的影响。A 对 B 的影响和 B 对 A 的影响互相抵消了。多层次 ABBA，就是多个 ABBA 设计的结合。拉丁方：拉丁方的设计并不是只有一种形式。只要每个处理在每行出现一次，每列出现一次，即为拉丁方设计。要注意的是，当水平数为奇数个时，要按照镜面原则进行两次。6、统计控制法以上的几种方法可以统称为实验控制法，但是有时候由于条件限制，不能采用以上方法，可以采用统计控制法，也就是事后用统计技术来达到控制额外变量的目的。一般采用协方差分析的方法。在介绍完这些基础知识之后，我们来做几道题练练手吧！1、通过双盲法来控制额外变量的方法属于（2007）A 匹配法 B平衡法 C排除法 D恒定法答案：C排除法要把额外变量排除在实验之外，在双盲实验中，不告诉主试实验目的，也不告诉被试实验目的，因此在这个实验中排除了主试和被试对实验结果的影响。双盲法属于排除法的一种。2、研究者想测量所有被试与任务呈高相关的属性，然后根据测得的结果将被试分成属性相等的实验组和控制组，这种被试分组方法称为（2019）A 匹配法 B 分层抽样法 C ABA法 D ABBA法答案：A划重点：将被试属性分成属性相等的实验组和控制组，因此该实验中控制变量的方法为匹配法。3、控制要求特征的方法是A 双盲实验 B 单盲实验 C ABBA 设计 D 匹配法答案：D双盲实验和单盲实验都是属于排除法，ABBA设计主要平衡了顺序效应对实验结果的影响。匹配法要求被试的属性特征相同，因此控制要求特征的方法是匹配法。4、控制无关变量影响的最简单最有效的方法是（ ）A 随机化分组 B 消除法 C 匹配法 D 平衡法答案：A随机化是控制额外变量的最佳方法。来米粒考研，带你解锁更多的新题目，各个院校题目等你来做.......多做题，多积累，一定会有质的飞跃！

控制变量 定义物理学中对于多因素（多变量）的问题，常常采用控制因素（变量）的方法，把多因素的问题变成多个单因素的问题，而只改变其中的某一个因素，从而研究这个因素对事物影响，分别加以研究，最后再综合解决，这种方法叫控制变量法。它是科学探究中的重要思想方法，广泛地运用在各种科学探索和科学实验研究之中。应用理想斜面实验、探究力与运动的关系、探究影响滑动摩擦力大小的因素、探究影响压力的作用效果的因素、探究影响液体压强大小的因素、探究影响浮力大小的因素、探究影响滑轮组的机械效率的因素、探究影响动能大小的因素、探究影响重力势能大小的因素、探究影响导体电阻大小的因素、验证欧姆定律、探究影响电流做功多少的因素、探究影响电流的热效应的因素、探究影响电磁铁磁性强弱的因素举例探究电阻和电流的关系，我们可以先将电压人为的控制（即不变），改变电阻的大小，再测出各个电阻值所对应的电流的大小，从而可以得知电压一定时，通过导体的电流和电阻成反比。控制变量法是为了研究物理量之间的关系所用。举例来说，s=vt 即位移=速度*时间，（如果你不能理解什么是位移，可以暂且认为它就是距离好了）。这个公式可以用控制变量法来研究，就是说，知道“速度”、“位移”、“时间”，但为了研究出“位移=速度*时间”这个公式，我们要采用控制变量法。 研究的方法是这样的， 我们让一辆小车匀速行驶一段时间，然后看它的位移。为了研究位移跟“速度”、“时间”是什么关系，我们先让小车以不同的速度行驶相同的时间，比较两种情况下行驶的位移。例如：先以3m/s的速度行驶5秒，记下位移15m；接着以9m/s的速度行驶5秒，记下位移45m，这样，我们可以看到在同样的时间里，速度翻了几倍，位移也翻了几倍，即位移和速度成正比。注意在这个例子中，我们故意让小车两次行驶的时间保持一致（都是5秒），从而就可以发现“位移和速度成正比”这个关系，因为是控制住“时间”这个变量，使其不变，来研究问题，所以这种方法叫“控制变量法”。同样的，如果我们控制住“速度”这个变量，也同样可以发现“位移和时间成正比”这个关系。（做法就是，让小车以相同的速度行驶不同的时间，比较两种情况下行驶的位移）。

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控制变量法写成保持单一变量不可以，控制表示让一些量不变，允许一个量变化，变化的量可以交替，保持单一就不是这样的意思

控制变量法是一种研究问题的常用方法 ,单一变量原则是一种科学实验方法 ,两者没有本质上的区别.纯手打,望采纳~~~~~~~~~~~~~

这两个我怎么觉得是同一个东西呢

单一变量原则。只改变一个量，控制其他量和外界环境不变，即可。

控制变量法是一种研究问题的常用方法 ，单一变量原则是一种科学实验方法 ，两者没有本质上的区别。纯手打，望采纳~~~~~~~~~~~~~

在物理中，控制变量是指在实验过程中尽可能保持其他变量不变，以确保研究单一变量对实验结果的影响。因此，控制变量需要控制多个变量，而不仅仅是单一变量。确保实验中只有一个变量被改变，是通过控制其他变量的方法来实现的。这样可以最大程度地排除其他因素的干扰，从而得出更加准确和可靠的实验结论。

遵循单一变量原则，保证探究中只有一个变量，其他条件都要相同，还要设置对照组或者空白对照。

控制变量法写成保持单一变量不可以，控制表示让一些量不变，允许一个量变化，变化的量可以交替，保持单一就不是这样的意思

保持变量唯一在物理中称为控制变量法。 控制变量的唯一性：1、单一变量原则即控制唯一变量而排除其他因素的干扰从而验证唯一变量的作用。2、控制变量是指在实验中有多个变化量，每次实验是只改变其中一个变量，而保持其他的变量是不变的，比如说研究加速度与力和质量的关系，分两次实验，第一次保持力不变，研究加速度和质量的关系，第二次保持质量不变，研究加速度和力的关系，最后进行总结得出相应规律。

1、性质单一变量法：根据市场营销调研结果，选择影响消费者或用户需求最主要的因素作为细分变量，从而达到市场细分的目的。控制变量法：每一次只改变其中的某一个因素，而控制其余几个因素不变，从而研究被改变的这个因素对事物的影响，分别加以研究，最后再综合解决。2、特点单一变量法：这种细分法以公司的经营实践、行业经验和对组织客户的了解为基础，在宏观变量或微观变量间，找到一种能有效区分客户并使公司的营销组合产生有效对应的变量而进行的细分。控制变量法：当一个问题与多个因素有关时，探究该问题与其中某个因素的关系时，通常采用控制变量法。扩展资料：控制变量法的应用：1、探究影响蒸发快慢的因素，探究声音的响度和音调、理想斜面实验、探究力与运动的关系、探究影响滑动摩擦力大小的因素、探究影响压力的作用效果的因素、探究影响液体压强大小的因素、探究影响浮力大小的因素、探究影响滑轮组的机械效率的因素。2、探究影响动能大小的因素、探究影响重力势能大小的因素、验证欧姆定律、探究电阻的电流与其两端电压的关系、探究影响电流做功多少的因素、探究影响电流的热效应的因素、探究影响电磁铁磁性强弱的因素。参考资料来源：百度百科-单一变量法参考资料来源：百度百科-控制变量法

回归分析中的控制变量_回归分析中控制变量关键词：回归分析 控制变量、spss 回归 控制变量经常看到关于SPSS回归分析的文章里，除了自变量和因变量外，还有控制变量，控制变量在SPSS里面如何应用呢，是不是和自变量一起添加进SPSS里，得到结果后，再和未添加控制变量的结果进行对比分析呢。解答：dummy只是最简单粗暴的控制变量，就是个0/1开关；绝大多数的控制变量都是连续的各种回归中因变量不用说了，自变量吗，有研究者希望研究的因素，也有并不想考虑，但又无法排除的因素，比如研究体重，就要考虑性别年龄种族饮食习惯等等，假如想弄清楚体重和饮食习惯的关系，只考虑这两者显然是不行的，因为体重还和其它因素有关，于是就有了因变量是饮食习惯，同时又有诸如性别年龄等“控制因素”同时存在于某个模型的情况。控制因素的存在，目的是将因变量的比较固定于一个统一的基线。因为除了要研究的因素外，其它因素对因变量也是有影响的，而且不同水平下影响不同，这样，在不同水平下比较同一事物就不合适，而将所谓控制因素固定后，因变量的影响就可以在统一水平下比较了。spss中，所谓影响因素和控制因素也是相对的，都是自变量，也就同时进入模型（假如都有意义），只是解释的时候有：在控制了其它因素的影响下，影响因素的作用如何如何的说法。控制了其它因素的影响后如何如何，不是和未添加控制因素的结果相比较，如果只有影响因素而没有其它控制因素存在（这些因素确实对因变量有影响），那么这个模型对客观事物的描述自然是不完全的，这种情况下的解释就只能是：在不考虑其它控制因素的前提下，因变量对自变量的影响如何如何。不过，这恐怕就免不了编辑的大斧了。********再说一遍，不一定正确，自己的理解而已。有些自变量>0.05,说明有它没它对模型的解释能力没影响，这种情况一般是使用者筛选变量时使用的是enter方法造成的，不是错误，如果使用逐步法，那么这些>0.05的变量一般就不会保留在模型中了。至于这0.05界限，可以自己设定，比如0.01，总之是个小概率事件的界限。据说有些时候你要研究的因变量也就是所谓影响因素的显著性也会>0.05的，这种情况可以将其强行保留在模型中，当然解释的时候就只能说：在控制了其它变量后，影响因素对自变量的影响并不明显云云了。*******假如研究在控制了变量A和B的情况下，C对D的影响。是不是在回归的时候，不需要区分自变量C还是控制变量A、B，只需要把它们全部加入模型中进行回归。回归出来结果后，说在控制了A、B的情况下，C对D的影响是怎样的？****感觉基本如此，但很多情况下C作为研究变量，它的分组分级等情况是根据研究目的做出的，比较复杂一点；而A和B作为控制变量就相对简单，而且，所谓“在控制了A、B的条件下……”，是指将控制变量置于一个固定水平的条件下，C对D的影响。至于置于什么固定条件，依软件不同而不同，比如SPSS通常是控制变量的最后一个水平，而Stata是赋值最小的那个水平。****我对这个问题的理解是这样的，要排除控制变量的影响，应该首先用控制变量和因变量做回归，然后再加入自变量，看模型R方的变化情况。具体操作时，先将控制变量放到BLOCK的第一层，然后将自变量放入第二层，在statistics里面选择changed R2。在最后呈现的结果里面，有用控制变量和因变量做回归的模型A，和控制变量、自变量和因变量做回归的模型B，模型B比模型A增加的R2，就来自于自变量的作用，如果R2的变化显著，就说明自变量对因变量是有影响的。****虚拟变量只是控制变量的一种，其实也就是分类变量。控制变量也可以是连续变量。软件“控制”这些变量的方法吗，在下知道两种：对于分类变量，取其最大值或最小值为对照基线，可以临时更改（这里的最大、最小是指你对变量分类的数字定义，不是指实际含义）；对于连续变量，取其均数为对照基线，也可更改，比如所谓“对中”。“控制”的含义就是将不打算作为主要因素分析的协变量都固定在某个水平，然后在此条件下观察要分析的主要因素对因变量的作用。****大概情况是这样：在实际研究中，控制变量和研究变量肯定是混在一起的，只是我们的研究对某项变量感兴趣，这就是所谓研究变量（自变量）了，但其他影响因素也必须考虑，其实也就是说有些我们不想要的变量，但它们的的确确存在，而且影响我们的研究结果，那么，怎么才能客观地在有其它变量存在的情况下衡量研究变量（自变量）的影响呢？最常见的方法，就是将我们研究中存在的其它变量（也叫混杂因素了）固定于某个水平（在连续变量，多取平均数；在分类变量，多取最小或最大水平），研究变量的所有结果，都是相对于这些混杂因素的某个取值而言的，所谓“在控制了**因素之后”，其含义其实就是自变量的所有变化，都有一个统一的比较水平，而不是一部分值是在混杂变量最小值的时候取得的，而另一部分是在混杂变量是最大值的时候取得的。只有这样比较才本质上公平，是不是？俺不是专业的，措辞可能不严谨不连贯，就请多多包涵了，呵呵。其实呢，“在控制了**因素之后”很有些套话的意味，但大家都这么说，显得对统计原理是了解的，呵呵。现在多因素分析都用程序，估计没人会手工将研究因素的值“对齐”于某个混杂因素的某水平，这样说，仅仅说明了我的研究已经考虑到了混杂因素的存在，也考虑到了比较基线的一致性。***是这样。其实控制变量和自变量对人不同但软件不管这些，对软件来说都是影响因素，它只是按统计规则和算法计算，怎么分析看自己了。只要指定因变量，一切都交由软件处理，我们不必关心具体的计算过程（实际上手工也没法算，太复杂了）。其实在实际工作中，可能遇到我们认为影响重大的因素反而不如混杂因素的回归系数大的情况，甚至有研究因素对于因变量无影响的情况，这个是我们的设计问题。不过，为了解释方便（只是为了解释方便）多把自己认为最重要的影响因素放在前面。虽然放在影响因素队列的任何地方结果都一样，但很多时候结果表现“不一样”，虽然仔细分析下只是因为顺序的不同罢了，但此种情况你自己懂得，其他人要懂就要费些周折，所以习惯上都放前面。对于多数软件来说，影响因素的性质还需指定，比如指定某因素是连续型，那么软件会将此因素下的数字自动取均值，意味着因变量所有变异都是相对此因素的均值说的，这个数值是比较的起点，是逻辑上的“1”；指定某因素为分类变量，那么软件就自动取最小水平或最大水平，意味着因变量所有变异是基于这个水平说的。如果还要分析其它水平的影响，那么在最小水平（或最大水平）为“1”的情况下再乘以其它水平的回归系数。

Java Server Page：java服务器网页Java Servlet：就叫servlet，无翻译Enterprise：企业JavaBean：就叫javabean，无翻译】JDBC：（Java Data Base Connectivity）java数据库连接Transactions：事务有些术语是直接用英文表达的，没有中文翻译。就比如hibernate，大家直接就说hibernate了，难道要翻译称冬眠啊？

解释变量是,原因；被解释变量是,结果；控制变量是,参数（即外部因素） 例如：y=a*x+b.其中x为解释变量,y为被解释变量,ab就是控制变量!

控制变量前后模型怎么解释,关于这个问题有以下解释：理论上我们关注解释变量。但是在数学模型上并没有区分，解释变量、控制变量在模型上都是在等号的右边。；对有偏差 (biased) 的控制变量系数的边际效应解释是存在问题的，研究人员可能会发现错误的结论，除非可以确定在回归分析中考虑了结果变量的所有相关影响因素 (all-causes regression)，否则不建议在实证研究中讨论控制变量的系数。同时，我们也建议仅将控制变量视为识别因果关系的干扰项，并不要在报告结果中展示 (Liang 和 Zeger，1995)。因此，研究人员应考虑在解释其分析结果时完全忽略它们。 简而言之，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。

解释变量与控制变量都是自变量,为了突出研究的问题进行了区分. 解释变量是指着重研究的自变量,是研究者重点考查对因变量有何影响的变量. 而控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量,即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量,是研究者不想研究,但会影响研究结果的,需要加以考虑的变量.

模型中其他解释变量的变化不影响该变量的变化,而我们要研究的外生变量的变化反过来会造成内生变量的变化

为了提高实验结果的准确度。对所有控制变量做门槛检验是为了提高实验结果的准确度，控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。

门槛变量和控制变量是实验设计中的两个重要概念，它们都与实验结果的可靠性和有效性密切相关。门槛变量指的是一个变量的取值必须达到一定门槛值，才能对实验结果产生显著的影响。例如，在一项药物疗效实验中，药物剂量可能是一个门槛变量，只有当药物剂量达到一定水平时，才能显著改善患者的病情。而控制变量指的是在实验过程中，保持其它变量的恒定，只改变一个变量来观察其对实验结果的影响。例如，在一项研究中，要观察不同温度对植物生长的影响，那么光照、土壤湿度、施肥量等变量都需要保持恒定，只改变温度来观察植物生长的变化。门槛变量和控制变量之间没有必然的相关性，但是它们都是实验设计中需要考虑的因素。门槛变量的存在会影响实验结果的可靠性，因为如果门槛值没有达到，就无法观察到其对实验结果的影响。控制变量的存在则可以排除其它因素对实验结果的影响，提高实验结果的可信度。在实际研究中，门槛变量和控制变量的选择需要根据研究问题和实验设计来确定。同时，还需要注意在实验过程中严格控制门槛变量和控制变量的影响，以保证实验结果的可靠性和准确性。

不需要。因为解释变量之间存在一定程度的相关，用某个变量可以解释其他变量，因而有些变量就是多余的。既然解释变量之间是完全不相关的，这就意味着新引入的变量不会被已有的解释变量解释，因而肯定不会被剔除。之前被剔除的变量也不会因为新变量的引入而重新具有解释力，因为它和新变量毫无相关，所以不需要剔除。

如考察的是生育率对gdp影响第一个模型，教育投资作为控制变量，可以看做教育投资在所研究的所有案例中都是固定不变的。即我们只关心自变量生育率和因变量gdp，个人认为此事楼主所研究的生育率应该是按年份来的，所以第一个模型即假设教育投资在所有年份基本一样（考虑了通货膨胀、汇率等各种因素后的一样）。教育投资不变， 生育率和gdp回归，不知道也没有其他自变量。。。如果生育率和gdp关系显著为正，那就是生育率上升或下降对gdp有显著影响，要么生育率上升，gdp升；反之，降。第二个模型，是否沿海是二分变量， 这假设了不管是不是沿海对实验本身的影响是恒定的。保证了实验本身生育率的独立性。解释同上。控制不同的变量对研究本身都是有影响的，因变量gdp的变化不仅受自变量生育率等影响，但我们为了达到我们的目的，控制了一些变量，假定他们不变。但是，如果控制得不合理、不得当，甚至只是可能控制变量的差异，都可能对研究结果有很大差异。

VAR模型有几个内生变量就要几个方程，方程中也可以含有外生变量，哪个是内生哪个是外生，看你的研究目的了，货币供应量M2，利率Shibor,汇率ExchangeRate,物价指数CPI，GDP这几个变量，你不能全都选，因为存在着完全共线性的可能，要舍弃掉其中的1-2个变量

控制变量是指那些除了实验因素以外的所有影响实验结果的变量。这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。自变量就是在实验中由实验者操作和控制的变量。因变量是指实验中被试对自变量操作反应的实验反应值，即实验者观察和记录的随着自变量的变化而变化的被试行为。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务。实验控制方法：排除法是把额外变量从实验中排除出去。例如，如果外界的噪音和光线影响实验，最好的办法就是进入隔音室或暗室，这样可以把它们排除掉。在有效消除源自实验者效应和被试效应的额外变量的干扰方面，双盲实验就是一个很好的排除法。简单地说，双盲控制时让实验的操作者和实验被试都不知道实验的内容和目的，由于实验者和研究参加者都不知道哪些被试接受哪种实验条件，从而避免了主、被试双方因为主观期望所引发的额外变量。从控制变量的观点来看，排除法确实有效，但用排除法所得到的研究结果却常常难于推广。例如，如果顾虑主试与被试的彼此接触会影响实验结果，而采取用自动呈现刺激及自动记录实验结果的方法，那么所得结果通常很难推广到人们日常生活中的同类行为中。

控制变量是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量。这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。自变量就是在实验中由实验者操作和控制的变量。因变量是指实验中被试对自变量操作反应的实验反应值，即实验者观察和记录的随着自变量的变化而变化的被试行为。控制变量，亦称额外相关变量，指实验中除实验变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为我们能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务；而记忆保持量是一个很好的因变量，因为它能够被精确地测量把握。实验控制的方法有：1、排除法：排除法（elimination method）是把额外变量从实验中排除出去。2、恒定法：恒定法（constant method）指在使额外变量在实验过程中保持恒定不变。这主要体现在保持实验条件恒定的方面。实验时，不同试验场所、不同实验者以及不同的实验时间等都是额外变量。3、匹配法：匹配法（matching method）是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法。使用匹配法时，先要测量所有被试身上与实验任务成高相关的属性；然后根据测得结果将被试分成属性相等的实验组和控制组。4、随机化法：随机化法（randomization）是把被试随机地分派到各处理组中去的技术。从理论上讲，随机法是控制额外变量的最佳方法，因为如果总体中的任一成员都有同等机会被抽取到任一处理组，那么可以期望随机分派形成的各处理组的各种条件和机会是均等的，也即在额外变量上做到了匹配。5、统计控制法：一种技术是实验后控制，就是在实验完成后通过一定的统计技术来事后避免实验中额外变量的干扰，因而也被称为统计控制法（statiscal control）。统计控制主要用于实验前控制难以完全控制额外变量影响的情况下。

1、自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。2、因变量函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。另外“因变量”也特指心理实验中的专业名词。3、控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。扩展资料：自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。这两个专业用语的区别看上去会使很多读者产生混淆，正如一些读者所说的——“全部变量都具有依赖性”。不过，一旦你认识到这种区别，就会发现这个区别是必不可少的。自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。换句话说，他们是对“对象将做什么”的反应。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。自变量就是在实验中由实验者操作和控制的变量。因变量是指实验中被试对自变量操作反应的实验反应值，即实验者观察和记录的随着自变量的变化而变化的被试行为。控制变量，亦称额外相关变量，指实验中除实验变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为我们能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务；而记忆保持量是一个很好的因变量，因为它能够被精确地测量把握。参考资料来源：百度百科-自变量参考资料来源：百度百科-因变量参考资料来源：百度百科-控制变量

指导?

对部分被试变量及暂时被试变量的控制方法：被试变量是指外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征。例如年龄、性别、民族、文化及其他较为稳定的个体差异；暂时的被试变量是指非持续性的被试机能状态，例如疲劳、兴奋水平、诱因等等。对这种无关变量的控制一般采用以下方法，包括用指导语控制，主试对被试者的态度应予规范化，双盲实验法，控制被试者的个体差异和实验组、控制组法。2、对环境变量及部分被试变量的控制方法：主要指不作为自变量的环境方面的因素，实验执行中所产生的无关变异因素，及部分被试变量或暂时被试变量因素。控制方法主要包括以下几种：（1）操作控制的方法，主要指主试着的具体操作，排除一些变异因素对所研究问题的影响，有两个方面即无关变量的消除和无关变量的保持恒定；（2）设计控制的方法，即通过实验设计，控制实验结果中可能混进的无关变量效果，包括无关变量效果的平衡（将被试分为两个无关变量相等的组：控制组和实验组），无关变量效果的抵消（令该组内每个被试分别接受两个或两个以上的实验处理，包括完全被试内设计和不完全被试内设计）和随机化法、配对法。（3）统计控制的方法，包括无关变量的纳入和统计控制。

1、对部分被试变量及暂时被试变量的控制方法：被试变量是指外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征。例如年龄、性别、民族、文化及其他较为稳定的个体差异；暂时的被试变量是指非持续性的被试机能状态，例如疲劳、兴奋水平、诱因等等。对这种无关变量的控制一般采用以下方法，包括用指导语控制，主试对被试者的态度应予规范化，双盲实验法，控制被试者的个体差异和实验组、控制组法。2、对环境变量及部分被试变量的控制方法：主要指不作为自变量的环境方面的因素，实验执行中所产生的无关变异因素，及部分被试变量或暂时被试变量因素。控制方法主要包括以下几种：（1）操作控制的方法，主要指主试着的具体操作，排除一些变异因素对所研究问题的影响，有两个方面即无关变量的消除和无关变量的保持恒定；（2）设计控制的方法，即通过实验设计，控制实验结果中可能混进的无关变量效果，包括无关变量效果的平衡（将被试分为两个无关变量相等的组：控制组和实验组），无关变量效果的抵消（令该组内每个被试分别接受两个或两个以上的实验处理，包括完全被试内设计和不完全被试内设计）和随机化法、配对法。（3）统计控制的方法，包括无关变量的纳入和统计控制。

自变量是自改变的量数，因变量是由自变量改变而改变的量数

这是你的工具变量定义搞错了，这里的0-1变量显然是一个虚拟变量，而不是工具变量，工具变量要满足四个条件：（1）与所替的随机解释变量高度相关；（2）与随机误差项不相关；（3）与模型中其他解释变量不相关；（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。但毫无疑问，工具变量有问题，别用工具变量法或者重新选一个工具变量。

1.自变量(1)多数自变量是可以被研究者操纵的。(2)自变量的变化主要有以下几种方式：①不同种类的自变量，如运动与营养补剂；②某种自变量的出现与不出现，如采用有氧运动模型和不运动；③同一种自变量的不同水平。(3)实验自变量的水平或类型有时被称为实验处理。2.实验对象(1)实验对象是研究者设计的实验处理的对象、应用范围等。(2)研究者操纵和控制自变量是通过对实验对象进行实验处理实现的。(3)实验对象是接受实验处理的参与者，通常称被试。3.因变量(1)研究所测量的变量就是因变量。因变量是由自变量引起变化的变量，所以自变量也被称作原因变量，因变量则被称为结果变量。实验研究的中心目标是探讨变量之间的因果关系，其基本内同是考察自变量对因变量的影响，即考察实验处理因素对因变量的影响。(2)在明确因变量的过程中，需要对因变量进行界定，即给因变量下操作性定义，把抽象的变量转化为可观察的、可度量的观测指标。扩展资料实验法的基本特点是：实验法可以使研究者观察到自然条件下难以观察到的现象。实验法可以重复进行验证。实验法可以把某些特定的要素分离出来，从而比较容易观察它的效果。由于实验是可控制的，因此它比较便于测量，从而使研究结果相对精确并易于进行横向比较。实验由处理因素(自变量)、实验对象(被试)、实验效应(因变量)三个基本要素构成。为了尽量避免和减少误差，进行实验设计时应遵循以下原则：对照原则、随机化原则、重复性原则、均衡性原则。

控制变量和观测变量是科学研究中经常使用的术语，两者的含义如下：1. 控制变量(Control Variable)控制变量是指在一项实验或研究过程中，除了被研究的变量以外，其他可能影响结果的变量都要保持不变。这样做可以消除其他因素对被研究变量的干扰，从而更准确地研究被研究的变量与结果之间的关系。例如，假设我们要研究某种化妆品的效果对皮肤的影响，为了控制其他可能影响皮肤状态的因素，我们需要让参与实验的人在使用化妆品前使用同样的护肤品、保持相同的饮食习惯、不接触雾霾等污染物等。2. 观测变量(Observed Variable)观测变量指的是在研究中实际观察到并记录下来的变量，就是实验中研究者直接或间接观察和测量到的数据，也称为自变量或因变量。观测变量可以是数量型变量(如身高、体重、年龄等)、分类型变量(如性别、民族、血型等)、顺序型变量(如教育水平、收入水平等)等。综上所述，控制变量和观测变量的区别在于前者用于消除其他可能影响结果的变量，从而提高实验或研究的准确性；后者则是直接或间接观察、测量得到的变量，用于分析和解释结果。

控制变量根据研究目的、运用一定手段（实验仪器、设备等）主动干预或控制自然事物、自然现象发展的过程，在特定的观察条件下探索客观规律的一种研究方法。自然界发生的各种现象往往是错综复杂的，并且被研究对象往往不是孤立的，总是处于与其他事物和现象的相互联系之中，因此影响研究对象的因素在许多情况下并不是单一的，而是多种因素相互交错、共同起作用的。要想精确地把握研究对象的各种特性，弄清事物变化的原因和规律，单靠自然条件下整体观察研究对象是远远不够的，还必须对研究对象施加人为的影响，造成特定的便于观察的条件，这就是控制变量的方法。控制变量的科学方法在物理学的研究中是经常使用的。例如在研究气体的温度、体积、压强这3个状态变量之间的关系时，必须设法把决定气体状态的一个量或两个量用人为的方法控制起来，使它保持不变，然后来比较、研究其他两个变量之间的关系。在进行观察时，首先把研究对象限定为一定质量的气体，然后研究在温度恒定的条件下，它的体积跟压强的关系，得出了玻意耳定律。如果使一定质量气体的体积（或压强）保持不变，研究它的压强跟温度的关系（或体积跟温度的关系），便得出了查理定律了（或盖·吕萨克定律）。这2个定律都是用控制变量的方法得出的描述一定质量的气体的状态量之间的关系的实验定律，为建立理想气体模型、推导理想气体状态方程提供了可靠的实验依据。在研究物体的加速度跟所受的外力和物体质量的关系时，也采用了控制变量的方法。如先研究物体质量不变时，在大小不同的外力作用下，物体的加速度跟外力的关系；再研究在相同大小的外力作用下，物体的加速度跟质量的关系。这就是著名的牛顿第二定律。 比如一位保健品推销员推销产品：第一种说法：“这补脑剂效果可好了，我儿子吃了一个月，学习成绩明显提高了。”；第二种说法：“我们的研究表明，在吃了我们的保健品半年后，学生的记忆力显著提高。”到底哪种说法可信，通过控制变量的方法解决。一般数据会受许多因素的影响，所谓控制变量，指的就是把额外的因素控制住，使它们尽量少地影响数据，从而让人们能集中观察需要研究的因素产生了什么影响。比如，针对这种保健品，科学家不会简单说有效还是无效，而是要进行实验，把年龄、教学方法之类额外的因素影响去除，单独针对保健品来检验。他会选取一个班级，先测试一下孩子的记忆力，然后把孩子随机分成两半，一半服用保健品，一半服用相同量的面粉压成的药片，即安慰剂。三个月或半年半年以后回来再次测试，看看两组的成绩有没有差异。如果实验结束后，学生们的记忆力确实比半年前有所提高，可两组之间没有差异，就知道，这提高并非来自保健品的功效了。这里服用安慰剂就是控制其他影响记忆力的变化因素。 统计学诞生之初，作用之一就是提供各种数据以供参考，但同时弊端也显现，比如控制某些条件，就会得到某些人意愿的结果。将因果和相关混淆事物之间的关系多种多样，统计上关心的两种关系是因果和相关。前者不难理解，比如说缺水导致歉收；后者对大众却有点生疏，它指的是两者有着相同和相异的变化趋势。相同的趋势叫做正相关，比如一组孩子的身高和体重往往是正相关的，身高越高体重相应越重；相异的则是负相关，比如吃高脂肪的食物越多，患血管疾病的几率越大。这些关系并不是因果关系，不能确定其中一个变量的变化导致了另一个变量的变化。很有可能存在另一个变量影响了它们两个。然而，将相关当作因果确实屡见不鲜。某调查显示，常去网吧和学习成绩低下呈高度正相关，就是说学生去网吧越频繁，学习成绩越差。这不免让人推论，去网吧使成绩变差，但事实情况可能并不存在这种因果关系，而是厌学情绪或者学习障碍导致了学生成绩差和喜欢去网吧。在这个例子中，去网吧的频率和学习成绩可能都受厌学情绪的影响。学生厌学情绪越强烈，去网吧越频繁，同时学习成绩越差。仅仅把相关的两者看作因果，从而将学习不好完全归因于网吧。而禁止学生去网吧，起到的作用很可能十分有限。一个收费昂贵的训练班宣称，他们的学员在毕业后三年都获得了极高的收入。只要仔细检查一下他们统计的数据，会发现这么事实：这些学员在入学前已有一定的经济基础，正因为如此他们才担负得起高昂的学费，则他们增长的收入很大程度上来自于已有的基础。统计数据的真实性统计时需要样本足够大，尽可能减少随机误差带来的干扰。这个“大”在不同的情况下是很不一样的。如果研究的是一所学校，可能选取一到两个班就可以了。可如果涉及的问题是全国性质的，可能人数就要达到数千、数万甚至更大。样本容量有保证是一方面，另一方面是样本选取不能有偏，就是样本能很好的代表总体。如果人们现在做一个调查，看一看最初恢复高考的三年中几所名牌大学入学学生如今的年收入，会得到很高高数字。其实是调查的缺陷，能够准确联系调查的却只有一部分较为成功的人。其中有一些人却不一定愿意接受调查。最后，还不能排除一些人受赞许倾向的影响，有意无意地提高报告自己的收入水平。最终，调查员只回收了那些成功人士的数据，而沉默的大多数却被“统计式”地忽视了。

在实验中,有很多物理量,由于其自身属性的关系,难于用仪器、仪表直接测量,或 因条件所限,无法提高测量的准确度,就可以根据物理量之间的定量关系和各种效应把不 易测量的物理量转化成可以（或易于）测量的物理量进行测量,之后再反求待测物理量的 量值,这种方法就叫转换测量法（简称转换法）.由于物理量之间存在多种关系和效应,因此将会有多种不同的转换法,这恰恰反映了 物理实验中最具启发性和开创性的一面.科学实验不断地向高精度、宽量程、快速测量、 遥感测量和自动化测量的方向发展,这一切均与转换测量紧密相关.转换法一般可分为参量换测法和能量换测法两大类.1．参量换测法 利用物理量之间的相互关系,实现各参量之间的变换,以达到测量某一物理量的目的 .通常利用这种办法将一些不能直接测量的或是不易测量的物理量转换成其它若干可直接 测量或易测的物理量进行测量.例如金属丝杨氏模量的测量,即可根据虎克定律转换成应 力与应变量的测量.2．能量换测法 利用物理学中的能量守恒定律以及能量具体形式上的相互转换规律进行转换测量的方 法.能量换测法的关键是传感器（或敏感器件）——用于把一种形式的能量转换成另一种 形式的能量的器件.把能够实现接收由测量对象的物理状态及其变化所发出的激励（敏感 部分）,并将此激励转化为适宜测量的信号（转换部分）的能量转换装置称为传感器.由于电磁学测量方便,迅速,容易实现,所以最常见的换能法是将待测物理量的测量 转换为电学量的测量（亦称电测法）.下面着重介绍几种典型的能量换测法.（1）热电换测——将热学量通过热电传感器转换为电学量的测量.热电传感器的种类很 多,它们虽然依据的物理效应各有不同,但都是利用了材料的温度特性.如利用材料的温 差电动势,将温度测量转换成热电偶的温差电动势的测量.（2）压电换测——这是一种压力和电位间的变换,这种变换通常是利用材料的压电效应 制造的器件来实现的.例如,将被极化的钛酸钡制成柱状器件,其极化方向为柱子的轴向 .器件在极化方向上受压力而缩短时,柱子就会产生与极化方向相反的电场,据此,可 将压力变化变换成为相应的电压变化.话筒和扬声器也是人们所熟悉的一种压电换能器.（3）光电换测——利用光电元件将光信号的测量转换为电信号的测量.利用光电效应制 造的光电管、光电倍增管、光电池、光敏二极管、光敏三极管等光电器件都可以实现光电 转换.光电传感器可分为光电导传感器、光电发射管、光电池等类型.（4）磁电换测——利用电磁感应器件将磁学量的测量转换成电学量的测量.用于磁电转 换的元器件可分为半导体式和电磁感应式两类.常用的霍尔元件、磁敏电阻等典型的磁敏 元件,可直接用于磁场的测量,也可以利用与磁学量的关系,将位置、速度、旋转、压力 等非电量信号转换成电学量测量. 物体发生形变或运动状态改变可证明一些物体受到力的作用；马德堡半球实验可证明大气压的存在；雾的出现可以证明空气中含有水蒸气；影子的形成可以证明光沿直线传播；月食现象可证明月亮不是光源；奥斯特实验可证明电流周围存在着磁场；指南针指南北可证明地磁场的存在；扩散现象可证明分子做无规则运动；铅块实验可证明分子间存在着引力；运动的物体能对外做功可证明它具有能等. 控制变量法是为了研究物理量之间的关系所用.举例来说,s=vt 即位移=速度*时间,（如果你不能理解什么是位移,可以暂且认为它就是距离好了）.这个公式可以用控制变量法来研究,就是说,知道“速度”、“位移”、“时间”,但为了研究出“位移=速度*时间”这个公式,我们要采用控制变量法. 研究的方法是这样的,我们让一辆小车匀速行驶一段时间,然后看它的位移.为了研究位移跟“速度”、“时间”是什么关系,我们先让小车以不同的速度行驶相同的时间,比较两种情况下行驶的位移.例如：先以3m/s的速度行驶5秒,记下位移15m；接着以9m/s的速度行驶5秒,记下位移45m,这样,我们可以看到在同样的时间里,速度翻了几倍,位移也翻了几倍,即位移和速度成正比.注意在这个例子中,我们故意让小车两次行驶的时间保持一致（都是5秒）,从而就可以发现“位移和速度成正比”这个关系,因为是控制住“时间”这个变量,使其不变,来研究问题,所以这种方法叫“控制变量法”.同样的,如果我们控制住“速度”这个变量,也同样可以发现“位移和时间成正比”这个关系.（做法就是,让小车以相同的速度行驶不同的时间,比较两种情况下行驶的位移）.

这样做的目的是 拥有相同的速度

便于探究

您可以使用阶层回归分析。之后，所谓的“控制变量”是寻找出这些变量的影响来预测因变量其它变量的作用是如何。例如，在该分析中，人口统计变量（性别，年龄等）作为控制变量，在分层回归到block1，再放入block2的其他变量。通过观察结果可以人口统计学变量排除后，可以看出派生，其他变量方差增长的贡献率。

你可以用分层回归分析。所谓的“控制变量”，就是看一下，排除了这些变量的影响之后，其他变量对因变量的预测作用是怎么样的。比如，在分析时，将人口统计学变量（性别，年龄等等）作为控制变量，在分层回归时放入BLOCK1，之后在BLOCK2中放入其他变量。通过观察导出的结果，可以看出，在剔除了人口统计学变量之后，其他变量的方差贡献增加率。

1、首先在电脑中直接通过spss打开amos软件，如下图所示。2、然后，画三个变量的相关关系，画出模型图，如下图所示。3、接着使用双向箭头做联系，如下图所示，双向箭头画法是如果画的是右边，需要从上到下，如果是左边需要从下到上画。4、画完之后，用魔术工具进行美化。5、美化后如下图所示就完成了。

就是比如人口统计学变量，在进行自变量与结果变量独立分析的时候，结果不成立，但是加入人口统计学变量，结果就成立了。结果的成立和这些人口统计学变量有关。后续，为了使结果更准确，我们在进行统计分析时，要控制人口统计学变量，防止由于他们的原因影响结果。

剧情处处不合理。 斯蒂夫知道达伦是为了救他才变成吸血鬼的吗？这一点，自始至终都没有交待，也就是说，不知道真相的斯蒂夫以为达伦拿走了本该属于他的变成吸血鬼的机遇。 这个很重要，第一，如果是编剧遗忘，那就太失败了，因为如果我是那个一心想变成吸血鬼的斯蒂夫，发现最好的朋友欺骗了自己，我可能选择与他相同。 第二，如果不交代这个剧情，那就永远无法让我们看清楚斯蒂夫到底是个什么样的人

都是科学探究中的对比实验法。当某个量有好几个因素都影响它时。不可能一下子研究好几个因素。先将其他所有因素不变，只研究其中一个因素，这种方法叫控制变量法。这一个不相同的因素就叫做变量。比如导体的电阻与那些因素有关，可以假设温度相同，长度相等，横截面积相等。只考虑材料。那么材料即为变量。可以先研究导体的电阻与其材料的关系。不同的材料，银，铜，铝等等即为该实验的变量。看电阻怎样随不同的材料而变化。

当我们说两个变量之间存在因果关系时，也就是「A 导致 B」，我们会把这个关系描述为 A→B。箭头的方向就表示因果关系是单向的，即改变 A 会引起 B 的变化，但反之不一定成立。

自变量：认为控制改变的量.因变量：因为自变量改变而改变的量.控制变量,是个要求,不是变量。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

自变量：入射角的度数因变量：反射角的角度控制变量：入射角的度数，反射角的角度

无论最终的统计模型是否包括该控制变量，都应该详细地阐述选择该控制变量的原因控制某变量最好的理由是通过阐述控制变量和核心研究变量之间的理论关系。首先，需要解释控制变量与研究变量的关系是怎样的，是重要的关系还是由于误差（例如，伪关系）产生的？接着，还需要回答三个问题：(i)现有的研究是否为这种关系提供了实证证据？(ii)将其包括在研究中有什么目的？(iii)这个变量的测量是否可靠？如果控制变量与研究变量之间的关系有实证证据支撑，那么有理由认为在统计分析中加入该控制变量可以提升效度或排除对研究结果的其他解释。

电阻一定，电流随电压的增大而增大;质量一定，加速度随合外力的增大而增大：电压一定时，电流和电阻成正比。

最基本的1583年，伽利略在比萨教堂里注意到一盏悬灯的摆动，随后用线悬铜球作模拟（单摆）实验，确证了微小摆动的等时性以及摆长对周期的影响，由此创制出脉搏计用来测量短时间间隔。运用的方法就是控制变量法。探究电阻和电流的关系我们可以先将电压人为的控制（即不变），改变电阻的大小，再测出各个电阻值所对应的电流的大小，从而可以得知电压一定时，通过导体的电流和电阻成反比。控制变量法是为了研究物理量之间的关系。 s=vt 即位移=速度*时间，这个公式可以用控制变量法来研究，就是说，知道“速度”、“位移”、“时间”，但为了研究出“位移=速度×时间”这个公式，我们要采用控制变量法。研究的方法是这样的： 我们让一辆小车匀速行驶一段时间，然后看它的位移。为了研究位移跟“速度”、“时间”是什么关系，我们先让小车以不同的屮相同的时间，比较两种情况下行驶的位移。例如：先以3m/s的速度行驶5秒，记下位移15m；接着以9m/s的速度行驶5秒，记下位移45m，这样，我们可以看到在同样的时间里，速度增长了几倍，位移也增长了几倍，即位移和速度成正比。注意在这个例子中，我们故意让小车两次行驶的时间保持一致（都是5秒），从而就可以发现“位移和速度成正比”这个关系，因为是控制住“时间”这个变量，使其不变，来研究问题，所以这种方法叫“控制变量法”。同样的，如果我们控制住“速度”这个变量，也同样可以发现“位移和时间成正比”这个关系。（做法就是，让小车以相同的速度行驶不同的时间，比较两种情况下行驶的位移）也可以利用DIS实验系统进行实验（一般高中会有）。

你好！先写自变量：电阻一定，电流随电压的增大而增大;受力面积一定，压强随压力的增大而增大同种物质质量一定，吸收的热量随升高的温度增大而增大希望对你有所帮助，望采纳。

自变量和因变量是数学函数里的东西控制变量法是物理实验中用到的一种控制方法

自变量：认为控制改变的量.因变量：因为自变量改变而改变的量.控制变量,是个要求,不是变量。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

自变量：认为控制改变的量.因变量：因为自变量改变而改变的量.控制变量,是个要求,不是变量。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

红外线？能看到吗

自变量：认为控制改变的量.因变量：因为自变量改变而改变的量.控制变量,是个要求,不是变量设函数y=x,则y为因变量,x为自变量.控制变量则是一种科学实验的方法,比如则温度,颗粒大小对物质溶解度大小的影响,那么可以控制温度这一变量不变来测试,也可以控制颗粒大小这一变量不变来测试,这就叫控制变量法,

什么是自变量和因变量