BOB电子竞技:如何通俗地讲解控制变量法?

一位同学,物理成绩不好,他觉得可能跟「上课记笔记」和「课下按时写作业」有关。那么: 总结:面对多个可能的原因时,为了确定究竟是哪一个导致的,我们就必须使【非目标】的因素【都一样(保持不变)】,只【改变】所要研究的【目标】因素。这就是 控制变量法。 提升:同学们再思考一下,这个研究问题里,对 甲乙同学 有没什么要求?一个以前成绩特别好,一个成绩特别差行不行? 点拨:除目标外的【所有】会影响的因素都必须【保持不变】,除非证明这个因素不影响实验结果。 如果一



  一位同学,物理成绩不好,他觉得可能跟「上课记笔记」和「课下按时写作业」有关。那么:

  总结:面对多个可能的原因时,为了确定究竟是哪一个导致的,我们就必须使【非目标】的因素【都一样(保持不变)】,只【改变】所要研究的【目标】因素。这就是 控制变量法。

  提升:同学们再思考一下,这个研究问题里,对 甲乙同学 有没什么要求?一个以前成绩特别好,一个成绩特别差行不行?

  点拨:除目标外的【所有】会影响的因素都必须【保持不变】,除非证明这个因素不影响实验结果。

  如果一个因变量与几个因素相关,在探究这种关系时,改变其中的一个因素而控制其它因素不变,这种探究方法就是控制变量法

  Durand 和 Vaara (2009) 在战略管理的文献中,首次引入因果图进行实证研究的逻辑梳理,并且高度评价其作用。考虑到回归中解释变量与控制变量间关系的复杂性,接下来,我们将使用因果图进行描述分析 (Pearl,2000; Hünermund,Bareinboim 2019)。

  图 a 给出了一个简单的有关处理变量X (treatment variable)和结果变量Y (outcome variable)的经济模型,并且两个变量之间的关系被箭头连接,用来表明两个因素之间的因果关系。此外,Z_1和Z_2是两个可能会影响处理变量和结果变量的混杂因素,是相互关联的 (correlated),并通过图中的虚线这种相互关联的关系,也给处理变量和结果变量之间的关系提供了一个活动途径 (Pearl,2000)。因此, 和 不仅通过真正的因果路径X \to Y连接,而且还通过第二条路径Z_1 \to X(Z_1对X的因果关系)、Z_2 \to Y(Z_2 对 Y 的因果关系)、以及Z_1和Z_2有相互关联的作用来连接,这会产生虚假的非因果关系。在回归分析中,控制变量正好可以阻止此类活动 (backdoor) 的路径。参见连享会推文

  Stata 新命令-pdslasso:众多控制变量和工具变量如何挑选?

  在社会科学中,也不乏控制变量法的存在。近来阅读的许多文献中,看到了控制变量法的影子了。比如周黎安的《政治晋升竞标赛》前言部分,将中国的经济发展与传统的经济发展理论进行对照,发现了这些经济发展理论的内容,并不能够解释中国经济保持长期快速高水平增长的原因,甚至许多情况下,中国的经济稳步的增长在那些理论中是一个反例。

  具体怎么来控制的呢?首先列举了主流的观点,认为一个国家的经济稳步的增长与资源禀赋、人力资本状况、技术发展水平高度相关,换言之,正是这些条件使得一个国家的经济能获得较好的增长,这些理论在欧美等发达国家,有着非常强的解释力。

  但是,在中国却发现情况并不是如此,甚至有些情况下背道而驰。中国的人均资源水平处于世界底层,人口的素质,特别是受教育水平,人力资本的质量,在世界上不太能够排得上号;技术就更不用说了,作为一个发展中国家,技术水平远比不上欧美发达国家。因此,中国的经济稳步的增长可谓是一个奇迹。从另一个方面,也表明了这些理论并不能够解释中国的经济稳步的增长。这种情况下,就需要从别的角度切入了。

  近年来,出现了一种新的解释框架,从制度主义的角度进行挖掘。制度主义者认为,一个国家的经济稳步的增长与地方的法律环境、政府的角色、产权保护等经济制度高度相关。于是找到了切入点,从制度的角度进行探究。

  控制变量法的背后,是一种归纳逻辑,推理逻辑。归纳逻辑在控制变量法的表现在于,能够最终靠比较与实验,将推断与实际作比较,进而得出一定的确切结论。比如A、B、C三个因素可能同时导致甲现象的出现,不确定究竟是那种问题造成的,默认这几种因素不会互相干扰,没有相关性。能采用这样的对照试验:分别将A,B,C三个因素提取出来,在其他条件不变的情况下,分别比较其作用的结果。倘若只有A的存在导致了甲现象的出现,那么则可以说明结果甲是由原因A导致的。我们最先接触的的控制变量法,是初中生物学的鼠妇实验。学过这个实验的人,一定会对这个控制变量法有更深的理解。

  控制变量法,如果是在社会科学领域,又应当如何去使用呢?控制变量法在自然科学中是之分常见的,其普遍的使用,构筑起了现代物理学、化学、生物学的大厦。但是在社会科学领域中却鲜有学者使用,一般大多数都用在心理学的心理实验之中,但是也只是相对较多,总体上整个社会科学大厦,用这种方法还是比较少的。但科学之所以为科学,就在于其某些知识、方法的互通性上,控制变量法自然也不例外。即使很少直接用在社会科学研究之中,但是其所代表的归纳逻辑的内核,却在不少的研究中有他的影子,特别社会科学领域的研究者是撰写的论文中。

  比如,马克思韦伯的《新教伦理与资本主义精神》中,为了突出强调新教的特殊性,就找了一个对照组作比较。新教是在宗教改革运动中慢慢地发展起来的,是从基督教中分离出来的一种宗教,其本质认识基督教,只是增添了一些新的元素,比如,传统的基督教倡导禁欲主义,个体应当远离一切世俗的东西,在苦行中修行、赎罪,天主教便是其显著的代表;但是新教顺应了时代的发展,承认了个体满足欲望的合理性,倡导及时行乐,不要压制自己的欲望。于是,韦伯就对这原本统合在一起的同种宗教的不同教派进行了对比分析,以此来说明新教的特殊地位与作用。

  天主教与新教的区别,可以从其教徒的来源、分布与发展状况做比较。倘若比较同一个地区,有着相似的社会地位、社会状况的两拨人,二这两拨人恰好一个是信天主教而另一波是信新教的话,不就形成了一组完美的对照试验了嘛?而这也恰好被韦伯给关注到了,并且发现了这样的群体。韦伯发现,有比较多的商业翘楚,均来自于新教徒,而天主教的却寥寥无几,换言之,资本主义比较发达的地方,新教徒占据了主导。不仅英格兰是这样、苏格兰是这样,甚至法国、德国、意大利、西班牙均是如此。这样就能够很好的证明了新教伦理在资本主义发展中所占据的地位与作用。这不就是使用了控制变量法吗?

  既然控制变量法能够正常的使用,那么别的逻辑推理方法是否也可以呢?比如现代逻辑学的另一个支柱——演绎逻辑。这都是可以思考与探究的。

上一篇:中央反腐策略:减少存量遏制增量控制变量 下一篇:微光股份:公司开发的伺服电机、编码器已产业化驱动器、操控器、伺服系统等在赶紧开发中