虚拟变量可以加到控制变量里吗

控制变量在论文中的使用越来越广泛， 控制变量指除了自变量以外会影响实验结果即因变量的变量，也称之为指可能干扰模型的项。虽然这些变量并不是实验中的研究变量，也被看作是实验中的无关变量。这类变量应该加以控制，以保证因变量结果的无偏性， 如果不加以控制，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。

No.2 哪些是控制变量

在SEM建模过程中经常会将一些变量当作控制变量，比如个体特征：性别、年龄、学历、收入、婚姻状况、是否独生子女等以及企业特征：比如企业规模、员工数量、企业类型以及其他一些已知的预测变量或解释变量。

No.3 如何操作

之前在

八问八答之MPLUS篇

中已经提过MPLUS中控制变量怎么写，但是还是有很多同学问我，控制变量到底怎么加啊？本篇就来详细的给大家说一说在MPLUS中控制变量到底怎么写。

需要注意的是：

1.如果控制变量是分类变量，需要设置虚拟变量后加入模型，如性别（男性编码为0，女性编码为1），或者进行多群组分析，多群组分析即将控制变量作为调节变量分析，需要用多群组分析的时采用，其他情况下不建议采用，多群组分析可参见

赶紧收藏！调节变量为类别变量在mplus中这样分析~

2.如果控制变量是连续性变量，如，工作安全感，可以在SEM中直接作为控制变量；

No.4 MPLUS代码

数据：性别作为控制变量已虚拟编码

比重分析法

指通过计算某个维度所占维度总量的比例，从而去判断投放方向或投放效果。

公式：比重=某维度数值 / 总量 X 100%

倒推法

倒推法，是竞价推广中常用的一种方法，但更多被应用于战略目标的制定。

即：根据历史数据，将成交—线索—对话—点击—展现倒着进行推理的过程。

关键词四象限分析

关键词是竞价推广之根本，那么便可通过对关键词进行系统化分类，从而有针对性地进行优化。

通常，主要分为以下四类：

01 有对话成本低

像这类词，大都集中在品牌词等，且它属于优质词的一类，针对较为优秀的词可以进行放量操作

例如：加词、提价、放匹配等等。

02 有对话成本高

像这类词，主要集中在产品词和行业大词。

点击成本高，往往说明点击流量多且杂，这类情况建议有条件地放量操作，即：获取流量的同时，去控制流量的质量。

主要操作有：

加词、

优化账户结构(使账户流量结构更精准)

优化创意(利用创意筛选部分杂质流量)

03 无对话成本高

这种情况，往往都是没有集中词性，通常可根据以下两点来进行判断下一步的操作：

均价高还是低?

流量大还是小?

若流量很大，均价很低，往往通过优化页面来进行若均价很高，流量一般，便是进行降价操作若是因为流量意向低，建议进行收匹配操作。

04 效果差成本低

像这种情况，大多数都为“只点击一次就产生了对话”，我们就以为是优质词，便进行放量操作，但也有可能是意外。

营销流程表分析

通过每天罗列、收集账户中核心指标数据【消费、展现、点击、抵达、对话、线索、成交】，然后根据核心数据算出一些辅助数据，像【点击率、对话率、点击成本】等，通过将不同周期的数据进行对比，从而发现病种。

单一维度分析

指针对不同维度间的数据进行分析，从而确定优化方向。

单一维度主要可分为：产品维度、时段维度、设备维度、地区维度、关键词维度。

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