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

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。

在默认设定中，显变量的截距在组间是等价的，潜变量的均值是自由估计的。

Mplus是一款建模软件，能将多个潜变量模型综合在一个统一的分析框架里。它常见的处理模型有验证性因素分析（CFA）、探索性因素分析（EFA）、结构方程模型（SEM）、项目反应理论（IRT）等，当然还有其他的处理模型就不一一列举了。变量（VARIABLE）是Mplus必须存在的命令，其中USEVARIABLES是分析时所需要用到的变量。在SEM建模过程中经常会将一些变量当作控制变量，比如性别、年龄等人口学变量，以及其他一些已知的预测变量或解释变量。

---